Resumen

La predicción del tráfico de red desempeña una función principal en la caracterización del rendimiento de la comunidad de red. Un enfoque que pudiera capturar adecuadamente las características más relevantes del tráfico de red sería muy útil para el análisis y la simulación de redes. Los métodos de predicción del tráfico de red pueden dividirse en dos clases: uno son los modelos individuales y el otro son los modelos híbridos. Los modelos híbridos integran las ventajas de varios modelos individuales y, por lo tanto, pueden mejorar la precisión de la predicción del tráfico de red. En este documento, se presenta un nuevo método híbrido de predicción del tráfico de red (EPSVM) basado en la Descomposición en Modos Empíricos (EMD), la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) y las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). El EPSVM utiliza primero EMD para eliminar el impacto de las señales de ruido. Luego, se aplica SVM para el entrenamiento y ajuste del modelo, y los

• Materias:Redes Inalámbricas Teléfonos inteligentes Sistema de seguimiento Distribución de claves Enfoque estocástico
• Subjects:Wireless Networks Smart phones Tracking system Key distribution Stochastic approach
• Palabras claves:Predicción de tráfico de red; Modelos híbridos; EPSVM; Descomposición en Modo Empírico; Optimización por Enjambre de Partículas; Máquinas de Vectores de Soporte
• Keywords:Network traffic prediction; Hybrid models; EPSVM; Empirical Mode Decomposition; Particle Swarm Optimization; Support Vector Machines