Una encuesta sobre técnicas de predicción de tráfico utilizando inteligencia artificial para redes de comunicación
Autores: Chen, Aaron; Law, Jeffrey; Aibin, Michal
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Una encuesta sobre técnicas de predicción de tráfico utilizando inteligencia artificial para redes de comunicación
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Telecomunicaciones
Palabras clave
Esfuerzo de investigación
Inteligencia
Redes de comunicación
Aprendizaje automático
Predicción de tráfico
Redes cognitivas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Se ha realizado un gran esfuerzo de investigación para introducir inteligencia en las redes de comunicación con el fin de mejorar el rendimiento de la red. Las redes de comunicación, tanto cableadas como inalámbricas, están en constante expansión a medida que más dispositivos se conectan cada vez más a Internet. Esta encuesta presenta el aprendizaje automático y las motivaciones detrás de él para crear redes cognitivas. Luego discutimos técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para predecir el tráfico futuro y clasificar cada uno en aplicaciones a corto o largo plazo. Además, las técnicas se sub-categorizan según su usabilidad en Redes de Área Local o Redes de Área Amplia. Este documento tiene como objetivo consolidar y presentar una visión general de las técnicas existentes para estimular aplicaciones adicionales en redes del mundo real.
Descripción
Se ha realizado un gran esfuerzo de investigación para introducir inteligencia en las redes de comunicación con el fin de mejorar el rendimiento de la red. Las redes de comunicación, tanto cableadas como inalámbricas, están en constante expansión a medida que más dispositivos se conectan cada vez más a Internet. Esta encuesta presenta el aprendizaje automático y las motivaciones detrás de él para crear redes cognitivas. Luego discutimos técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para predecir el tráfico futuro y clasificar cada uno en aplicaciones a corto o largo plazo. Además, las técnicas se sub-categorizan según su usabilidad en Redes de Área Local o Redes de Área Amplia. Este documento tiene como objetivo consolidar y presentar una visión general de las técnicas existentes para estimular aplicaciones adicionales en redes del mundo real.