Dec, 2018
使用机器学习进行车联网雾计算中的切换优化
Using Machine Learning for Handover Optimization in Vehicular Fog Computing
Salman Memon, Muthucumaru Maheswaran
TL;DR本研究针对未来雾计算系统，提出了一种基于学习的车联网移交优化方案，利用机器学习算法学习车辆与雾节点的互动，运用神经网络预测给定位置和时间的正确雾节点，以及实现了一种双层堆叠的循环神经网络，可以学习处理请求的高延时服务，用于创建智能请求路由机制，优化服务中断并预测低覆盖区域，其测试集准确率达到 99.2%。