ニューラルネットワークを用いたトラヒック予測器とその特性  [in Japanese] Traffic Predictor Using Neural Network and its Performance  [in Japanese]

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Author(s)

    • 戸出 英樹 TODE Hideki
    • 大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 Department of Information Systems Engineering, Osaka University

Abstract

超高速ネットワークにおいては, 瞬時に多量のデータを伝送・処理する必要があるため, 過去のトラヒックの状況を把握し将来を予測する技術が重要となる. 本研究では, トラヒック予測技術としてニューラルネットワークを使用する予測法を取り上げ, 基本ニューラル予測システムに対するいくつかの改良法を提示し, 現在有効なトラヒックの予測法として考えられている線形予測との予測性能の比較を通じてニューラル予測システムの有効性を明らかにする. 具体的には, 短期時間相関性を有する映像トラヒックモデルと長期時間相関性が確認されている実測LANトラヒックデータに対する予測性能を平均2乗誤差の面から評価し, 前者に対しては, ニューラル予測は, ARMAモデルを用いた線形予測とほぼ同等の予測性能を示し, 後者に関しては, 予測誤差入力によりニューラル予測が傾向変動を的確にとらえ, 線形予測以上の性能を示すことを確認した.

Journal

  • The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers B

    The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers B 00082(00002), pp.208-216, 1999-02-25

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  10

Cited by:  3

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003277881
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11325909
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    13444697
  • NDL Article ID
    4665276
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-606
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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