Forecasting spatio-temporal data is a challenging task in transportation scenarios involving agents. In this paper, we propose a statistical relational learning approach to cellular network traffic forecasting, that exploits spatial relationships between close cells in the network grid. The approach is based on Markov logic networks, a powerful framework that combines first-order logic and graphical models into a hybrid model capable of handling both uncertainty in data, and background knowledge of the problem. Experimental results conducted on a real-world data set show the potential of using such information. The proposed methodology can have a strong impact in mobility demand forecasting and in transportation applications.
Predict Cellular network traffic with markov logic / Lippi, M.; Mamei, M.; Zambonelli, F.. - 2129(2018), pp. 9-14. ((Intervento presentato al convegno 10th International Workshop on Agents in Traffic and Transportation, ATT 2018 tenutosi a swe nel 2018.
Data di pubblicazione: | 2018 |
Titolo: | Predict Cellular network traffic with markov logic |
Autore/i: | Lippi, M.; Mamei, M.; Zambonelli, F. |
Autore/i UNIMORE: | |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-85050016123 |
Nome del convegno: | 10th International Workshop on Agents in Traffic and Transportation, ATT 2018 |
Luogo del convegno: | swe |
Data del convegno: | 2018 |
Serie: | CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS |
Volume: | 2129 |
Pagina iniziale: | 9 |
Pagina finale: | 14 |
Citazione: | Predict Cellular network traffic with markov logic / Lippi, M.; Mamei, M.; Zambonelli, F.. - 2129(2018), pp. 9-14. ((Intervento presentato al convegno 10th International Workshop on Agents in Traffic and Transportation, ATT 2018 tenutosi a swe nel 2018. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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