-
Exemple del model: Per un dimarts a les 10h, cada punt d'accés mostra el percentatge esperat d'us de l'ample de banda per a cada router.
-
Exemple de recomanació: quins canals cal canviar
PROJECTE:
Què fa: · Simula el percentatge d’ús de cada router de la UAB (segons dia i hora). · Recomana els canals a canviar en cada router per optimitzar la connexió.
Models de machine learning utilitzats: ·Xarxa neuronal MLP (Multi-Layer Perceptron) ·Model XGBoost
Funcionament: Prediccions basades en dades històriques de connexions (1 mes). Visualització en heat map interactiu (HTML) per identificar zones amb més o menys càrrega. Sistema que guia l’usuari sobre accions a seguir i configuració de canals (usant LLM i les dades generades).
Resultat: Millora de l’eficiència i qualitat de la connexió per als usuaris. Suport per a la gestió i optimització del servei Wi-Fi de la universitat.
Log in or sign up for Devpost to join the conversation.