Nätverkstrafikmodellering påverkar i hög grad olika aspekter av nätverkssamarbete, inklusive tilldelning av nätresurser, kvalitet på tillhandahållandet av tjänster, hantering av nättrafik, kontroll av överbelastning och bandbreddseffektivitet. Detta är också mycket viktiga frågor när det gäller utformningen av nätverksprotokoll. I detta dokument har man försökt göra en omfattande jämförelse av modelleringsmetoder för adaptiv neurofuzzy inference system (ANFIS) och autoregressivt integrerat glidande medelvärde (ARIMA) för modellering av trådlös nätverkstrafik i termer av typisk statistisk indikator och beräkningskomplexitet. ARIMA har använts i stor utsträckning på detta område under de senaste åren. Å andra sidan, ANFIS är jämförelsevis ny, och ingen nätverkstrafik modellering med ANFIS gjordes till nyligen till det bästa av vår kunskap. Samtidigt kunde en detaljerad jämförande prestandautvärdering av ANFIS med andra modelleringsmetoder inom trafikmodellering inte hittas i befintlig litteratur. Enligt uppgift ger ANFIS en god precision i förutsägelsen när det gäller statistiska indikatorer och ger också en effektiv beskrivning av nätverksförhållandena vid olika tidpunkter. Den beräkningsmässiga komplexiteten hos ANFIS för trafikmodellering är dock ett stort problem och förtjänar en närmare inspektion. I vårt fall av trådlös nätverkstrafik, som ett slutresultat, finner vi att ANFIS-modellen presterar bättre än den bästa ARIMA-modellen i tre olika scenarier.
I REF undersöks frågan om trafikmodellering.
Comparative evaluation of ARIMA and ANFIS for modeling of wireless network traffic time series
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}