Görüntüleme
18
İndirme
2
Internet trafik tahmini ağ tasarımı, yönetimi, kontrolü ve optimizasyonunda temel bir rol oynamaktadır. Literatürde Internet trafiğinin istatistiksel ve makine öğrenme yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi üzerine odaklanan çeşitli çalışmalar bulunmasına rağmen, bilgimiz dahilinde farklı optimizasyon seçeneklerine sahip, tam işlevsel bir yazılım geliştirilmemiştir. Bu çalışmanın temel amacı, Internet trafik tahmini için zaman serili Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP) üzerine kurulu yeni bir yazılımın geliştirilmesidir. Yazılımın içerdiği özellikler arasında gizli katmanların ve her bir katman içerisindeki nöron sayısının optimize değerlerinin bulunmasının yanı sıra en uygun zaman gecikmesi değerlerinin otokorelasyonlara bağlı olarak optimize edilmesi de bulunmaktadır. Yazılımın test edilmesi amacıyla iki farklı İnternet Servis Sağlayıcısı’ndan tedarik edilen, zaman frekansları 1 saat ve 5 dakika şeklinde değişen Internet trafiği verileri kullanılmıştır. Veri setleri %70-30 ve %80-20 oranlarında eğitim ve test verileri olmak üzere iki kısma bölünmüştür. Tahmin modellerine ait performansın değerlendirilmesi amacıyla, ana metrik olarak Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) hesaplanmıştır. Internet trafik tahmini modellerine ait MAPE değerlerinin 3.25 ve 9.09 arasında değiştiği gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen yazılım kabul edilebilir hata oranları ile Internet trafiğinin tahmin edilmesi amacıyla kullanılabilir.
Internet traffic prediction plays a fundamental role in network design, management, control and optimization. Although there exist several studies in litereture that focus on predicting Internet traffic using statistical and machine learning methods, to the best of our knowledge, a fully functional off-the-shelf software with different optimization capabilities has not been developed. The purpose of this study is to develop a new software for prediction of Internet traffic data based on time-series Multilayer Perceptron (MLP). The software includes features such as the optimization of the number of hidden layers and neurons in each layer and feedback delay optimization with respect to autocorrelations. The Internet traffic data from two different Internet Service Providers, varying by 1-hour and 5-minute time frequencies, have been used for testing the software. The datasets have been split into training and testing sets via 70-30% and 80-20% split ratios. The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) has been utilized as the main error rate metric in order to evaluate the accuracy of the prediction models. It has been observed that the MAPE's of the Internet traffic prediction models change between 3.25 and 9.09. One can conclude that the developed software can be used for Internet traffic prediction within acceptable error rates.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
