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J-GLOBAL ID：202202231758599735   整理番号：22A1040522

選択的誤差補償戦略を持つエコー状態ネットワークを用いた多段階ネットワークトラフィック予測【JST・京大機械翻訳】

Multi-step network traffic prediction using echo state network with a selective error compensation strategy

著者 (5件)： Han Ying (Northeastern University, China) ,  Han Ying (Liaoning Technical University, China) ,  Jing Yuanwei (Northeastern University, China) ,  Dimirovski Georgi M (SS Cyril and Methodius University, Macedonia) ,  Zhang Li (CCTEG Shenyang Research Institute, China)
資料名： Transactions of the Institute of Measurement and Control  (Transactions of the Institute of Measurement and Control)
巻： 44  号： 8  ページ： 1656-1668  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0581B  ISSN： 0142-3312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通信ネットワークは,このグローバル化時代において指数関数的に成長する。したがって,ネットワークトラフィックモデリングと予測は,ネットワーク管理とセキュリティ警報において決定的役割を果たす。Solelyに,多段ネットワークトラフィック予測は,予測性能を悪化させる大きな誤差を含む可能性がある。この問題を克服するために,選択誤差補償による最適化エコー状態ネットワークモデルを提案した。最適化エコー状態ネットワークベースの多段階予測モデルにおいて,クラウドモデル(LVCMFOAと命名)に基づく改良果実-フライ最適化アルゴリズムを用いて,モデルの4つの重要パラメータの最適値を選択した。提案したLVCMFOAアルゴリズムは,探索半径をランダムに変えることができ,可能な局所最適解から取得し,局所最適を防止できる,果実-飛翔体個体群の発生を再定義するために,浮上飛行関数を使用する。計算時間を減らすために,同時に予測精度を改善するために,可変スライディングウィンドウ技術を用いた洗練された選択誤差補償戦略を提案し,多段予測における誤差蓄積問題を避けた。提案方法の有効性を,Henon写像カオス系列,Macey-Glassカオス系列,および2つの公開ネットワークトラフィックデータセットに適用して,文献においてすべて知られている。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  警報 ,  通信網 ,  *ネットワーク ,  最適化手法 ,  モデル ,  *交通予測 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  スライディングウィンドウ ,  *ネットワークトラフィック ,  最適値 ,  *エコー状態ネットワーク ,  局所最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 時系列予測 ,  ネットワークトラフィック ,  マルチステップ ,  エコー状態ネットワーク ,  ミバエ最適化アルゴリズム

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誤差補償 ,  戦略 ,  エコー状態ネットワーク ,  段階 ,  トラフィック予測