Prédiction de la Qualité d'Expérience dans les Réseaux Mobiles : Cas de la VoIP - Université Lumière Lyon 2 Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Prédiction de la Qualité d'Expérience dans les Réseaux Mobiles : Cas de la VoIP

Résumé

This work presents a comparative study of the functional data analysis approach and the approach based on the theory of signatures for a prediction problem in a Quality of Experience (QoE) monitoring projet. The problem we consider is a functional linear regression problem where both the dependent variables and the independent variables are functional variables. Our experiments demonstrate the efficiency of the signature approach for prediction in a difficult functional regression problem.
Ce travail propose une étude comparative entre les techniques récentes de l'analyse des données fonctionnelles et celles des signatures pour la résolution d'un problème de prédiction de la Qualité d'Expérience (QoE), une mesure qui reflète la perception de l'utilisateur final d'un service de télécommunications. La QoE ainsi que les facteurs pouvant l'influencer étant mesurés à haute fréquence, le problème que nous considérons trouve donc sa formulation naturelle dans le contexte de la régression linéaire fonctionnelle, où la variable à prédire et les variables explicatives sont toutes fonctionnelles. Notre contribution principale est celle de montrer que l'utilisation des signatures permet de résumer de façon efficace l'information contenue dans les variables explicatives et de produire des prédictions souvent meilleures que celles obtenues par des méthodes classiques.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03657249 , version 1 (03-05-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03657249 , version 1

Citer

Jean Steve Tamo Tchomgui, Julien Jacques, Stéphane Chrétien, Guillaume Fraysse, Vincent Barriac. Prédiction de la Qualité d'Expérience dans les Réseaux Mobiles : Cas de la VoIP. JDS'22 53es journées de la Statistique de la Société Française de Statistique (SFdS), Jun 2022, Lyon, France. ⟨hal-03657249⟩
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