With the arrival of 5G networks, telecommunication systems are becoming more intelligent, integrated, and broadly used. This thesis focuses on predicting the upcoming traffic to efficiently promote resource allocation, guarantee stability and reliability of the network. Since networks modeled as graphs potentially capture more information than tabular data, the construction of the graph and choice of the model are key to achieve a good prediction. In this thesis traffic prediction is based on a time-evolving graph, whose node and edges encode the structure and activity of the system. Edges are created by dynamic time-warping (DTW), geographical distance, and $k$-nearest neighbors. The node features contain different temporal information together with spatial information computed by methods from topological data analysis (TDA). To capture the temporal and spatial dependency of the graph several dynamic graph methods are compared. Throughout experiments, we could observe that the most successful model GConvGRU performs best for edges created by DTW and node features that include temporal information across multiple time steps. / Med ankomsten av 5G nätverk blir telekommunikationssystemen alltmer intelligenta, integrerade, och bredare använda. Denna uppsats fokuserar på att förutse den kommande nättrafiken, för att effektivt hantera resursallokering, garantera stabilitet och pålitlighet av nätverken. Eftersom nätverk som modelleras som grafer har potential att innehålla mer information än tabulär data, är skapandet av grafen och valet av metod viktigt för att uppnå en bra förutsägelse. I denna uppsats är trafikförutsägelsen baserad på grafer som ändras över tid, vars noder och länkar fångar strukturen och aktiviteten av systemet. Länkarna skapas genom dynamisk time warping (DTW), geografisk distans, och $k$-närmaste grannarna. Egenskaperna för noderna består av dynamisk och rumslig information som beräknats av metoder från topologisk dataanalys (TDA). För att inkludera såväl det dynamiska som det rumsliga beroendet av grafen, jämförs flera dynamiska grafmetoder. Genom experiment, kunde vi observera att den mest framgångsrika modellen GConvGRU presterade bäst för länkar skapade genom DTW och noder som innehåller dynamisk information över flera tidssteg.

Real-time prediction of taxi demand in a discrete geographical space is useful as it can minimise service disequilibrium by informing idle drivers of the imbalance, incentivising them to reduce it. This, in turn, can lead to improved efficiency, more stimulating work conditions, and a better customer experience. This study aims to investigate the possibility of utilising an artificial neural network model to make such a prediction for Stockholm. The model was trained on historical demand data and - uniquely - crowd flow data from a cellular provider (aggregated and anonymised). Results showed that the final model could generate very helpful predictions (only off by less than 1 booking on average). External factors - including crowd flow data - had a minor positive impact on performance, but limitations regarding the setup of the zones lead to the study being unable to make a definitive conclusion about whether crowd flow data is effective in improving taxi demand predictors or not. / Prognos av taxiefterfrågan i ett diskret geografiskt utrymme är användbart då det kan minimera obalans mellan utbud och efterfrågan genom att informera lediga taxiförare om obalansen och därmed utjämna den. Detta kan i sin tur leda till förbättrad effektivitet, mer stimulerande arbetsförhållanden och en bättre kundupplevelse. Denna studie ämnar att undersöka möjligheten att använda artificiella neurala nätverk för att göra en sådan prognos för Stockholm. Modellen tränades på historisk data om efterfrågan och - unikt för studien - folkströmsdata (aggregerad och anonymiserad) från en mobiloperatör. Resultaten visade att den slutgiltiga modellen kunde generera användbara prognoser (med ett genomsnittligt prognosfel med mindre än 1 bil per tidsenhet). Externa faktorer – inklusive folkströmsdata – hade en märkbar positiv inverkan på prestandan, men begränsningar rörande framställningen av zonerna ledde till att studien inte kunde dra en definitiv slutsats om huruvida folkströmsdata är effektiva för att förbättra prognoser för taxiefterfrågan eller ej.