変分ベイズ推定に基づく2状態BMAP重畳過程のパラメータ推定法(マルチキャスト・一般)
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概要
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情報通信ネットワークの性能を数理的に評価しようとすると,その妥当性は,対象となるトラフィックデータをどれだけ正しく表現できるかに依存する.しかし,昨今のネットワークトラフィックには,長期にわたる相関構造が存在し,ポアソン過程では正確にモデリングできない場合が多いため,トラフィックデータをポアソン過程に代わる確率過程にフィッティングする研究が数多くなされてきた.一方で,待ち行列理論を用いた数理的な解析が可能な確率過程は限られており,そのような確率過程の中でも相関構造を表現できるものとしては,マルコフ変調ポアソン過程(Markov Modulated Poisson Process : MMPP)や,マルコフ型到着過程(Markovian Arrival Process : MAP)がある.しかし,トラフィックデータをこれらの確率過程にフィッティングしようとすると,状態数を大きくとらなければならなくなり,解析が難しくなってしまうという問題がある.そこで,本研究では,トラフィックデータを2つの状態を持つマルコフ型集団到着過程(Batch Markovian Arrival Process : BMAP)の重畳過程にフィッティングする手法を提案する.提案手法は,変分ベイズ推定に基づいており,トラフィックデータからBMAP重畳過程のパラメータだけでなく,重畳数も推定する.最後に,数値例により提案手法の有用性を示す.
- 2010-02-25
著者
-
増山 博之
京都大学大学院情報学研究科
-
笠原 正治
京都大学大学院情報学研究科
-
高橋 豊
京都大学大学院情報学研究科
-
高橋 豊
東京女子医科大学 消化器病センター外科
-
伊藤 寿啓
京都大学大学院情報学研究科
-
高橋 豊
京都大学
-
高橋 豊
京都大学 工学部 数理工学科
-
Takahashi Y
Graduate School Of Informatics Kyoto University
-
Takahashi Yutaka
The Graduate School Of Information Science Nara Institute Of Science And Technology (naist)
-
Takahashi Yutaka
Department Of Applied Systems Science Graduate School Of Engineering Kyoto University
-
増山 博之
(株)土木研究所 土質・振動チーム
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