Time Series Models for Predicting Data Traffic Values: Topic: Wireless and mobile sensor networks

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco58239.2023.10147155
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article has considered a variety of uncomplicated time-series models for the purpose of making predictions. Forecasting network traffic has been an area of significant interest, particularly for network congestion monitoring, data flow control, and network management. By carefully selecting a traffic model, the most crucial features of network traffic, including short--term and long-term dependent processes and self-similarity over extended time periods, have been able to be identified and predicted. The article has explored forecasting methods such as Holt's model and the second-order polynomial model.