Desarrollo de un Modelo Predictivo para la Estimación del Comportamiento de Variables en una Infraestructura de Red
El artículo presenta los resultados encontrados al modelar la variable de red perdida de paquetes (para un flujo de datos de señales de televisión) y rendimiento (para una secuencia de tráfico de video digital) en una topología de red inalámbrica. Esto se hace para estimar su comportamiento futuro h...
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Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2015
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oai:scielo:S0718-076420150005000182015-09-22Desarrollo de un Modelo Predictivo para la Estimación del Comportamiento de Variables en una Infraestructura de RedLópez,Danilo AGarcía,Nancy YHerrera,Jhon F series de tiempo ARIMA modelos predictivos Box-Jenkins El artículo presenta los resultados encontrados al modelar la variable de red perdida de paquetes (para un flujo de datos de señales de televisión) y rendimiento (para una secuencia de tráfico de video digital) en una topología de red inalámbrica. Esto se hace para estimar su comportamiento futuro haciendo uso de modelos autorregresivos integrados con promedios móviles (ARIMA). Todo esto permite identificar la robustez de este tipo de series de tiempo para ser aplicado en las redes interconectadas con el fin de mejorar su rendimiento. El desarrollo de la propuesta se basó en el uso de la metodología Box-Jenkings. Este tipo de series de tiempo univariables son un buen candidato para generar pronósticos de comportamiento en la redes de telecomunicaciones.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.26 n.5 20152015-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642015000500018es10.4067/S0718-07642015000500018 |
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El artículo presenta los resultados encontrados al modelar la variable de red perdida de paquetes (para un flujo de datos de señales de televisión) y rendimiento (para una secuencia de tráfico de video digital) en una topología de red inalámbrica. Esto se hace para estimar su comportamiento futuro haciendo uso de modelos autorregresivos integrados con promedios móviles (ARIMA). Todo esto permite identificar la robustez de este tipo de series de tiempo para ser aplicado en las redes interconectadas con el fin de mejorar su rendimiento. El desarrollo de la propuesta se basó en el uso de la metodología Box-Jenkings. Este tipo de series de tiempo univariables son un buen candidato para generar pronósticos de comportamiento en la redes de telecomunicaciones. |
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