Моделирование сетевого трафика и прогнозирование с помощью модели ARIMA
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Прогнозирование сетевого трафика представляет значимый интерес в таких областях как отслеживание перегрузок в сети, контроль потоков данных и сетевое управление. Тщательно подобранная модель трафика способна выявить и предугадать важнейшие характеристики сетевого трафика, такие как кратковременно и долговременно зависимые процессы, самоподобность на больших временных масштабах. В данной статье подбирается модель ARIMA с минимальным числом параметров, имеющая адекватный прогноз. Также представлена процедура оценки параметров модели ARIMA и выбора модели с минимальным числом параметров. Приведены сравнения оценок качества прогноза для полученных моделей.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – С. 206.
Канторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ. – №3. – 2002.
Крюков, Ю. А. Исследование самоподобия трафика высокоскоростного канала передачи пакетных данных // sanse.ru: сайт электронного журнала. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sanse.ru/download/33 (дата обращения 09.10.2010).
Rutka G. Network Traffic Prediction using ARIMA and Neural Networks Models // Electronics And Electrical Engineering. – №4. – 2008.