Modelo de trafico Wimax basado en series de tiempo para pronosticar valores futuros de trafico

• Autor(a) principal: Hernández Suarez, Cesar Augusto
• Data de Publicação: 2008
• Outros Autores: Parra, Octavio José Salcedo, Martínez, Luis Fernando Pedraza
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: spa
• Título da fonte: Journal of Information Systems and Technology Management (Online)
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/jistem/article/view/12800
• topic: ARIMA; Correlation; Networks of communications; Time series; Traffic models

El objetivo de esta investigación es demostrar que las series de tiempo son una excelente herramienta para el modelamiento de tráfico de datos en redes Wimax. Para lograr este objetivo se utilizó la metodología de Box-Jenkins, la cual se describe en este artículo. El modelamiento de tráfico Wimax a través de modelos correlacionados como las series de tiempo permiten ajustar gran parte de la dinámica del comportamiento de los datos en una ecuación y con base en esto estimar valores futuros de tráfico. Lo anterior es una ventaja para la planeación de cobertura, reservación de recursos y la realización de un control más oportuno y eficiente en forma integrada a diferentes niveles de la jerarquía funcional de la red de datos Wimax. Como resultado de la investigación se obtuvo un modelo de tráfico ARIMA de orden 18, el cual realizó pronósticos de tráfico con valores del error cuadrático medio relativamente pequeños, para un periodo de 10 días.