FARIMAモデルを用いたトラフィック予測

以前のトラフィック測定では、ネットワークトラフィックにおける長期依存性と短期依存性の共存が発見されました。したがって、長期依存性と短期依存性の両方を持つトラフィックを予測するためのモデルが必要です。本論文では、FARIMA (p,d,q) モデルを用いてトラフィックをモデル化し予測する手順を提供します。私たちの実験は、FARIMAモデルが良好なモデルであり、実際のトラフィックの特性を捉える能力があることを示しています。FARIMAモデルのフィッティング手順を簡素化するためのガイドラインを提供し、トラフィックのモデリングと予測の時間を短縮します。