Denna artikel presenterar tre metoder för att exakt förutsäga mängden trafik i TCP=IP-baserade nätverk: en ny neural nätverk ensemble metod och två viktiga anpassade tidsserie metoder (ARIMA och Holt-Winters). För att bedöma deras noggrannhet genomfördes flera experiment med hjälp av verkliga data från två stora Internetleverantörer. Dessutom analyserades olika tidsskalor (5 min, 1 h och 1 dag) och olika prognostiserade lookaheads. Experimenten med den neurala ensemblen uppnådde de bästa resultaten för 5 minuter och timdata, medan Holt-Winters är det bästa alternativet för de dagliga prognoserna. Forskningen öppnar möjligheter för utveckling av effektivare trafikteknik- och anomalidetekteringsverktyg, vilket kommer att leda till ekonomiska vinster genom bättre förvaltning av nätresurser.
Cortez och Al. REF föreslog en flerskalig prognosmodell (5 min, 1 timme och 1 dag) med hjälp av en neural nätverk ensemble metod med Holt-Winters och ARIMA.
Multi‐scale Internet traffic forecasting using neural networks and time series methods
{'venue': 'Expert Systems', 'journal': 'Expert Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}