Weather-Adaptive Multi-Step Forecasting of State of Polarization Changes in Aerial Fibers Using Wavelet Neural Networks

要約

空中ファイバーリンクにおけるマルチスケールのSOP変化を多段階で予測するための新しい気象適応アプローチを紹介します。
離散ウェーブレット変換を利用し、気象データを組み込むことにより、私たちのアプローチは、ベースラインと比較して、RMSE で 65% 以上、MAPE で 63% 以上予測精度を向上させます。

要約(オリジナル)

We introduce a novel weather-adaptive approach for multi-step forecasting of multi-scale SOP changes in aerial fiber links. By harnessing the discrete wavelet transform and incorporating weather data, our approach improves forecasting accuracy by over 65% in RMSE and 63% in MAPE compared to baselines.

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