解像度適応型ARIMAによる個々のトレンドの時系列予測(情報家電ネットワーク,ホームネットワーク,スマートグリッド,省エネルギ-,M2M,Participatory Sensing,モバイルネットワーク,ユビキタスネットワーク,及び一般)
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概要
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トラヒックトレンドの時系列データを分析,予測することはトラヒック制御や資源管理などネットワークの管理,運用の面で重要である.しかし,トラヒックトレンドは時間の変化,コンテンツの種類および人気に強く依存するため正確な予測は困難である.本稿では,ウェーブレット変換とARIMAモデルを組み合わせ,トラヒックトレンドを正確に予測する新たな手法を示す.まず,ARIMAモデルと比較することで,ウェーブレット変換を用いることにより精度が向上することを示す.しかしながら,解像度に応じて静的な時間粒度を用いていることから,誤差は大きいままである.そこで,本稿では,解像度に応じて時間粒度を動的に変化させる,RA-ARIMA (Resolution Adaptive ARIMA)を提案する.P2Pファイル共有システムの実測データを用い,RA-ARIMAの平均2乗誤差と正規平均2乗誤差はWavelet-ARIMAの80%以上削減できていることを示す.
- 2012-04-05
著者
-
阿多 信吾
大阪市立大学大学院工学研究科
-
岡 育生
大阪市立大学大学院
-
Ata Shingo
Osaka City Univ. Osaka‐shi Jpn
-
阿多 信吾
大阪市立大学 大学院工学研究科
-
岡 育生
大阪市立大学 大学院工学研究科
-
中山 裕貴
大阪市立大学大学院工学研究科
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