Cascadas conservadoras aplicadas a la predicción de tráfico multifractal



Título del documento: Cascadas conservadoras aplicadas a la predicción de tráfico multifractal
Revista: Ingeniería (Bogotá)
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000458115
ISSN: 0121-750x
Autores:

1
Instituciones: 1Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Facultad de Ingeniería, Bogotá. Colombia
Año:
Periodo: Ene-Jun
Volumen: 11
Número: 1
Paginación: 62-67
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Prospectivo
Resumen en español En este artículo proponemos un novedoso método de predicción de tráfico que se basa en el análisis estadístico de los coeficientes deun modelo wavelet multifractal del tráfico ob-servado. La evaluación del predictor es computacionalmente eficiente, pues se reducea una ecuación muy sencilla sobre los coefi-cientes de la transformada wavelet. Simultánea-mente, como se está considerando una gran cantidad de características estadísticas de ordensuperior en un amplio rango de escalas de tiem-po, el método logra una alta exactitud. En elartículo verificamos estas características delpredictor aplicándolo sobre distintas trazas rea-les de tráfico
Resumen en inglés In this paper we propose a novel trafficprediction method, based on the statisticalanalysis of the coefficients of a multifractalwavelet model. The predictor iscomputationally efficient because it is based ona simple equation on the coefficients of thewavelet transform. It is also highly accurate because it takes into account several higherorder statistics over a wide range of time scales.We verify these characteristics using the predictor over several real traffic traces
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Procesamiento de datos,
Análisis multifractal,
Análisis wavelet,
Cascadas,
Redes de comunicación,
Tráfico en redes
Keyword: Applied mathematics,
Data processing,
Cascades,
Communication networks,
Multifractal analysis,
Networks traffic,
Wavelet analysis
Texto completo: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/2311/3131