SCINetを用いた通信トラヒック量の時系列予測の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN24040

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2024/06/10

タイトル(英語): Prediction of Communication Traffic Volume Using SCINet

著者名: 今井 信吾(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Shingo Imai(Doshisha university),Tomotaka Kimura(Doshisha university),Cheng Jun(Doshisha university)

キーワード: 通信トラヒック量|時系列予測|機械学習|Traffic volume|Time series forecasting|Machine learning

要約(日本語): 年々増え続ける通信トラヒック量に対し、効率的な収容のため高精度の予測が必要となっている。_x000D_ 本研究では、時系列予測において有効な結果を示すSCINetを用いて通信トラヒック量データに対し予測を行った。_x000D_ その予測結果を既存例と比較と共に示し、また、通信トラヒック量予測に有効な処理、予測が有効な部分についての考察を述べる。

要約(英語): Effective and accurate prediction is essential to accommodate the increasing volume of communication traffic annually. This study uses SCINet ,demonstrating its efficiency in time series forecasting, for Traffic volume forecasting. The predicted results are compared with existing results, and insights into effective processing and forecasting for communication traffic prediction are provided.

本誌: 2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会

本誌掲載ページ: 31-33 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,162 Kバイト