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Resumo Este artigo apresenta três métodos para prever com precisão a quantidade de tráfego em redes baseadas em TCP/IP: uma nova abordagem de ensemble de redes neurais e dois importantes métodos de séries temporais adaptados (ARIMA e Holt-Winters). Para avaliar sua precisão, foram realizados vários experimentos usando dados do mundo real de dois grandes provedores de serviços de Internet. Além disso, diferentes escalas de tempo (5 min, 1 h e 1 dia) e diferentes horizontes de previsão foram analisados. Os experimentos com o ensemble neural alcançaram os melhores resultados para dados de 5 min e horários, enquanto o Holt-Winters é a melhor opção para as previsões diárias. Esta pesquisa abre possibilidades para o desenvolvimento de ferramentas de engenharia de tráfego e detecção de anomalias mais eficientes, o que resultará em ganhos financeiros com uma melhor gestão de recursos da rede.
Cortez et al. (Sun,) estudaram esta questão.