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
- Tez No: 536200
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Uzman sistemler ve ulaştırma alanında kullanımları
Expert systems and using them in transportation
A.BURAK GÖKTEPE
- Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi
Intelligent networks and their applicability
K.SİNAN DİNÇSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÜNSEL DURUSOY
- APPN mimarisi ile diğer şebeke mimarilerinin bütünleştirilmesine ilişkin yöntemler
Integration methods of APPN architecture and other networking architectures
ALPER GÜVENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY