Modelo arima para pronosticar valores de tráfico en una red de datos wi-fi

El presente artículo de investigación científica y tecnológica tiene por objetivo demostrar que las series de tiempo son una exce- lente herramienta para el modelamiento de tráfico de datos en redes Wi-Fi. Para lograr este objetivo se utilizó la metodología de Box-Jenkins, la cual se describe. El modelamiento de tráfico Wi-Fi a través de modelos correlacionados como las series de tiem- po, permiten ajustar gran parte de la dinámica del comportamiento de los datos en una ecuación y con base en esto estimar va- lores 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 Wi-Fi. Como resultado de la investigación se obtuvo un modelo de tráfico ARIMA de orden 6, el cual realizó pronósticos de tráfico con valores del error cuadrático medio relativamente pequeños, para un periodo de 18 días.

• Autores: Hernández Suarez, Cesar Augusto; Salcedo Parra, Octavio José; Escobar Díaz, Andrés
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2009
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/29161
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/29161; http://bdigital.unal.edu.co/19209/; http://bdigital.unal.edu.co/19209/2/
• Palabra clave: ARIMA; correlation; data-network; traffic model; time series; ARIMA; correlación; modelo de tráfico; red de datos; serie de tiempo
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional