Resumen

Este artículo se ocupa de la modelización y predicción de retrasos aleatorios en sistemas de control en red. Se asume que la distribución estocástica del retraso aleatorio en el período de muestreo actual está afectada por el estado de la red en ese período de muestreo actual, así como por el retraso aleatorio en el período de muestreo anterior. Basándose en esta suposición, se propone en este artículo el modelo oculto de doble cadena de Markov (DCHMM) para modelar los retrasos. En este modelo hay dos cadenas de Markov. Una es la cadena de Markov oculta que consiste en los estados de la red y la otra es la cadena de Markov observable que consiste en los retrasos. Además, los retrasos también están afectados por los estados ocultos de la red, lo que construye el modelo de retraso basado en DCHMM. Los problemas de inicialización y optimización de los parámetros del modelo se resuelven utilizando el algoritmo de agrupamiento K-medias segmental y el algoritmo de maximización de la

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Modelado; Predicción; Retrasos aleatorios; Sistemas de control en red; Modelo oculto de Markov; Retrasos.
• Keywords:Modelling; Prediction; Random delays; Networked control systems; Hidden Markov model; Delays.