隨著第五代(5G)行動網路的發展,用戶的類型將不僅侷限於人與人之間的通訊,而是包含物聯網以及車聯網等裝置的通訊,如何智慧地分配網路資源於各種服務需求之用戶,仍是迫切待解的問題。基於網路切片(Network slicing)技術的前提,本論文著重於用戶移動類型之辨識,提出第一個整合蜂巢式網路資訊以及位置資訊的特徵擷取方式,再應用長短期記憶神經網路來辨識用戶的移動類型,包含捷運、鐵路、高速鐵路以及高速公路。實驗結果證明,在國內外相關資料集上,辨識準確率均可達到96%以上。
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