Bücher von Akintayo Igbekele Olu

De nombreux facteurs ont contribué à la mauvaise qualité des services fournis par les opérateurs du système mondial de communication mobile (GSM), l'un d'entre eux étant la perte d'appels. La perte d'appels est également l'un des indicateurs clés de performance (ICP) les plus importants pour mesurer la satisfaction des clients. Les données obtenues à partir du référentiel de l'UCL ont été entraînées avec une approche d'apprentissage cortical pour déterminer la valeur seuil. Cette valeur a été comparée à la valeur obtenue lors du test de conduite pour déterminer la qualité de la performance du réseau. Pour ce faire, six indicateurs de performance du réseau ont été utilisés : la performance du réseau est mauvaise et il y a une perte d'appel, elle est excellente, il n'y a pas de perte d'appel ou elle est moyenne, il peut y avoir une perte d'appel. Une fois encore, le système a pu déterminer la qualité des performances du réseau dans la zone étudiée et prédire les pertes d'appels à l'aide des indicateurs susmentionnés. Les résultats, tels qu'ils ont été expliqués, ont prouvé qu'il s'agissait d'une nouvelle approche et que la prédiction encouragerait la confiance des clients dans l'utilisation de différents réseaux GSM et augmenterait également le potentiel commercial des opérateurs.

Molti fattori contribuiscono alla scarsa qualità dei servizi resi dagli operatori del Global System for Mobile Communication (GSM), uno dei quali è la caduta delle chiamate. La caduta delle chiamate è anche uno degli indicatori di prestazione chiave (KPI) più importanti per misurare la soddisfazione dei clienti. I dati ottenuti dall'archivio UCL sono stati addestrati con un approccio di apprendimento corticale per determinare il valore di soglia. Il valore è stato confrontato con quello ottenuto durante il drive test per determinare la qualità delle prestazioni della rete. A tal fine, sono stati utilizzati sei indicatori per le prestazioni della rete, come ad esempio: le prestazioni della rete sono scarse e c'è una caduta di chiamata, sono eccellenti, non c'è caduta di chiamata o sono discrete, può verificarsi una caduta di chiamata. Anche in questo caso il sistema è stato in grado di determinare la qualità delle prestazioni della rete nell'area di studio con previsioni di caduta delle chiamate utilizzando i suddetti indicatori. I risultati, come spiegato, hanno dimostrato un approccio innovativo e la previsione incoraggerà la fiducia dei clienti nell'uso delle diverse reti GSM e aumenterà anche le potenzialità commerciali degli operatori.

Viele Faktoren tragen zu der schlechten Qualität der von den Betreibern des Global System for Mobile Communication (GSM) erbrachten Dienste bei, einer davon ist der Anrufabbruch, einer der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPI) zur Messung der Kundenzufriedenheit. Die aus dem UCL-Repository gewonnenen Daten wurden mit einem kortikalen Lernansatz trainiert, um den Schwellenwert zu bestimmen. Dieser Wert wurde mit den Werten verglichen, die während des Fahrversuchs ermittelt wurden, um die Qualität der Netzleistung zu bestimmen. Um dies zu erreichen, wurden sechs Indikatoren für die Netzleistung verwendet, wie z. B. Netzleistung ist schlecht und es gibt einen Anrufabbruch, ist ausgezeichnet, es gibt keinen Anrufabbruch oder ist mittelmäßig, es kann zu einem Anrufabbruch kommen. Auch hier war das System in der Lage, die Qualität der Netzleistung in dem untersuchten Gebiet zu bestimmen und anhand der oben genannten Indikatoren Vorhersagen über Verbindungsabbrüche zu treffen. Die Ergebnisse haben sich als neuartiger Ansatz erwiesen, und die Vorhersage wird das Vertrauen der Kunden in die Nutzung der verschiedenen GSM-Netze stärken und auch das Geschäftspotenzial der Betreiber erhöhen.

Son muchos los factores que contribuyen a la mala calidad de los servicios prestados por los operadores del Sistema Global de Comunicaciones Móviles (GSM), y uno de ellos es la pérdida de llamadas, uno de los indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes para medir la satisfacción del cliente. Los datos obtenidos del repositorio UCL se entrenaron con un enfoque de aprendizaje cortical para determinar el valor umbral. El valor se comparó con el obtenido durante el drive test para determinar la calidad del rendimiento de la red. Para ello, se utilizaron seis indicadores de rendimiento de la red: el rendimiento de la red es deficiente y se produce una pérdida de llamadas, es excelente y no se produce ninguna pérdida de llamadas, o es regular y puede producirse una pérdida de llamadas. Una vez más, el sistema fue capaz de determinar la calidad del rendimiento de la red en el área de estudio con predicciones de caídas de llamadas utilizando los indicadores antes mencionados. Como se ha explicado, los resultados también han demostrado ser un enfoque novedoso y la predicción fomentará la confianza de los clientes en el uso de diferentes redes GSM y también aumentará el potencial de negocio de los operadores.

Muitos factores contribuíram para a má qualidade dos serviços prestados pelos operadores do Sistema Global de Comunicações Móveis (GSM), um dos quais é a queda de chamadas. A queda de chamadas é também um dos indicadores-chave de desempenho (KPI) mais importantes para medir a satisfação do cliente. Os dados obtidos do repositório UCL foram treinados com uma abordagem de aprendizagem cortical para determinar o valor limite. O valor foi comparado com o valor obtido durante o teste de condução para determinar a qualidade do desempenho da rede. Para o efeito, foram utilizados seis indicadores de desempenho da rede, tais como: o desempenho da rede é mau e há uma queda de chamada, é excelente, não há queda de chamada ou é razoável, pode ocorrer queda de chamada. Mais uma vez, o sistema foi capaz de determinar a qualidade do desempenho da rede na área de estudo com previsões de queda de chamadas utilizando os indicadores acima mencionados. Os resultados, tal como explicado, provaram ser uma abordagem inovadora e a previsão irá encorajar a confiança dos clientes na utilização de diferentes redes GSM e irá também aumentar o potencial de negócio dos operadores.

Many factors added to the poor quality of services rendered by Global System for Mobile Communication (GSM) operators,one of the factors is call drop.Call drop is also one of the most important key performance indicators (KPI) in measuring customer¿s satisfaction. The data obtained from UCL repository was trained with a cortical learning approach to determine the threshold value. The value was compare with value obtained during drive test to determine the quality of network performance. In order to achieve this, six indicators for network performance was used such as network performance is poor and there is a call drop, is excellent, there is no call drop or is fair, call drop may occur. Again the system was able to determine the quality of network performance in the area of study with predictions for call drops using the aforementioned indicators. The results also as explained has proved a novel approach and the prediction will encourages customers¿ confidence in the use of different GSM network and will also increase the business potentials of the operators.