An energy-efficient SDN-iot architecture with deeplearning-based traffic prediction for IoT-enabled smart city

Tez, IoT özellikli akıllı şehirler için özel olarak tasarlanmış, enerji tasarruflu bir SDN-IoT mimarisi önermektedir. Bu mimari, çeşitli IoT cihazları ve dinamik trafik modelleri bağlamında kaynak optimizasyonu ve enerji tüketimi yönetiminin zorluklarını ele alır. Mimari, verimli ağ yönetimi için bir çerçeve sağlar ve akıllı şehir ortamlarında sürdürülebilir çalışmayı kolaylaştırır. Trafik tahmini için değiştirilmiş bir SVM (Destek Vektör Makinesi) algoritması tanıtılmış ve önerilen mimariye entegre edilmiştir. Tez, geleneksel SVM algoritmasını, Nesnelerin İnterneti tarafından üretilen veriler için özel olarak tasarlanmış spesifik modifikasyonlarla geliştirerek, akıllı şehir ağlarında trafik tahmininin doğruluğunun ve güvenilirliğinin arttırılmasına katkıda bulunmaktadır. Değiştirilen SVM algoritması, karmaşık kalıpları ve varyasyonları etkili bir şekilde yakalayarak trafik taleplerinin kesin olarak tahmin edilmesini sağlar. Araştırma, önerilen mimarinin performansının kapsamlı bir değerlendirmesini sunmaktadır. Akıllı şehir test ortamındaki kapsamlı simülasyonlar ve pratik dağıtımlar yoluyla bu makale, mimarinin elde ettiği enerji verimliliğini, kaynak kullanımını ve tahmin doğruluğunu değerlendirmektedir.