Prevendo o tráfego futuro usando Modelos de Markov Ocultos

A estimativa e previsão do volume de tráfego de rede é um tópico de pesquisa importante que atrai atenção persistente da comunidade de redes e da comunidade de aprendizado de máquina. Embora tenha havido um extenso trabalho na estimativa ou previsão da matriz de tráfego usando modelos de séries temporais, decomposição de matriz de baixa classificação, etc., até onde sabemos, há poucos trabalhos investigando o problema de se somos capazes de estimar e prever o volume de tráfego com base em algumas estatísticas do tráfego que são muito menos custosas de coletar, por exemplo, as contagens de fluxo. Neste artigo, propomos modelar a relação entre o volume de tráfego e estatísticas simples sobre fluxos usando um Modelo de Markov Oculto, com base no qual podemos evitar a medição direta do volume de tráfego e, em vez disso, estimar e prever o volume de tráfego oculto com base nessas estatísticas simples de fluxo que são coletadas por algumas técnicas de sketch. Demonstramos a viabilidade e eficácia do nosso método proposto usando alguns resultados experimentais de semi-simulação e dados reais.