ニューラルネットワークを用いた日次トラヒック変動の上限値予測 : 手法提案及びその評価
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概要
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本稿では,ニューラルネットワークをベースとした日次トラヒック変動の上限値予測手法に関する検討を行う.将来のトラヒック変動を予測することは,各種計画の策定をはじめとする様々な用途への適用が可能な非常に重要なテーマである.一般的な時系列予測手法は,平均的な時系列の変動の予測を対象としているが,通信ネットワークの運用計画や設備計画の策定においては,平均的な変動よりも上限値の変動を考慮することが重要となる場合がある.そこで,筆者らはニューラルネットワークのモデル構築プロセスに予測誤差による重みを導入することにより,上限値予測に適した予測手法を考案した.そして,実測トラヒックデータを用いた提案手法の検証も行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-02-23
著者
-
小西 聡
(株)KDDI研究所
-
古屋 裕規
(株)kddi研究所
-
中村 元
株式会社KDDI研究所ネットワーク設計グループ
-
北原 武
株式会社KDDI研究所
-
古屋 裕規
株式会社KDDI研究所
-
小西 聡
株式会社kddi研究所
-
古屋 裕規
(株)kdd研究所
-
中村 元
株式会社kddi研究所
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