Geri Dön

Development of a new software for network traffic prediction and forecasting using time series multilayer perceptron and feedback delays

Zaman serili çok katmanlı algılayıcı ve zaman gecikmeleri kullanılarak ağ trafiği tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi

  1. Tez No: 536200
  2. Yazar: MURAT CAN YÜKSEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 174

Özet

İnternet ağı trafiğinin isabetli bir biçimde tahmin edilmesi hem akademik literatürde hem de internet endüstrisinde çok önemli bir rol oynamaktadır. İnternet servis sağlayıcıları, hosting şirketleri ve her türlü web siteleri gibi dünya çapında kuruluşlar, ağ trafiğinin tahmin edilebilmesinden müşteri ihtiyaç ve tercihlerine göre iş planlarını ayarlayarak fayda sağlayabilirler. Bu tez çalışmasında, Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron, MLP) ve Zaman Serisi Analizi'ni bir arada kullanarak internet trafiğini tahmin edebilen yeni bir yazılım geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yazılım, MATLAB programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. 'Predict' (açık döngülü tahmin) ve 'Forecast' (kapalı döngülü tahmin) olmak üzere toplam iki adet tahmin modu yazılıma entegre edilmiştir. Tahmin modellerinin değerlendirilmesinde elde edilen Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) değerleri kullanılmıştır. Bu çalışmanın sonucunda, bu yazılımın belirli koşullar sağlandığında kabul edilebilir hata sonuçları vererek ağ trafiği tahmininde kullanılabileceği kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Accurate prediction of Internet network traffic plays an important role both in academical literature and the Internet network industry. World-known corporations like Internet Service Providers (ISP), hosting companies and all types of web sites can benefit from the prediction of the amount of network data usage by arranging their business plans according to the customers' needs and preferences. In this thesis, it was aimed to develop a new software that can predict the Internet data traffic using Multilayer Perceptron (MLP) combined with Time Series Analysis. The software has been developed using MATLAB programming language. Two different prediction modes have been integrated into the software, including 'Predict' (open-loop prediction) and 'Forecast' (closed-loop prediction). The prediction models have been evaluated with respect to their Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values. As a result, it has been proven that this software can be used for network traffic prediction, producing acceptable error rates under certain circumstances.

Benzer Tezler

  1. A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

    Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması

    GAMZE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları

    Expert systems and using them in transportation

    A.BURAK GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  4. Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi

    Intelligent networks and their applicability

    K.SİNAN DİNÇSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  5. APPN mimarisi ile diğer şebeke mimarilerinin bütünleştirilmesine ilişkin yöntemler

    Integration methods of APPN architecture and other networking architectures

    ALPER GÜVENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY