Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: telecommunication traffic

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Badanie ruchu generowanego w sieci transmisyjnej przez dane telemetryczne pod kątem zbieżności z rozkładem Poissona

Torbus Sławomir Andrzej, Kreft Joanna, Wałaszewski Maksym, Woźniak Patrycja

Rynek Energii

2021

Nr 3

79--84

W części teoretycznej pracy scharakteryzowano rozkład Poissona oraz nieparametryczny test zgodności chi-kwadrat Pearsona. Przedstawiono również metodę weryfikacji hipotez dotyczących zbieżności dowolnego typu danych stanowiących zmienną losową, w tym wyników pomiarów, z rozkładem Poissona. Praktyczna część pracy polegała na określeniu zbieżności ruchu telekomunikacyjnego generowanego w sieci transmisji bezprzewodowej przez dane telemetryczne z rozkładem Poissona. Przeprowadzono szereg obliczeń dla rzeczywistych wyników uzyskanych podczas pomiarów dziennych, tygodniowych oraz miesięcznych, a następnie dokonano ich analizy i sformułowano wnioski.

In the theoretical part of the work, the Poisson distribution and the nonparametric chi-square compatibility test of Pearson are characterized. A method of verification of hypotheses concerning the convergence of any type of data, including measurement results, which are a random variable with the Poisson distribution, was also presented. The practical part of the work consisted in determining the convergence of telecommunications traffic generated in a wireless transmission network by telemetry data with the Poisson distribution. A series of calculations was carried out for the actual results obtained during daily, weekly and monthly measurements, and then the obtained results were analyzed, and conclusions were formulated.

Packet Switching Networks Traffic Prediction Based on Radial Basis Function Neural Network

Zaleski A., Kacprzak T.

Journal of Applied Computer Science

2010

Vol. 18, nr 2

91-101

New multimedia applications require Quality of Service support, which is still not successfully implemented in current packet-switched networks implementations. This paper presents a concept of neural network predictor, suitable for prediction of short-term values of traffic volume generated by end user. The architecture is Radial Basis Function neural network, optimized with respect to a number of neurons. Testing mode of the neural network is very fast, what enables application of this tool in nodes of telecommunication network. This would help to warn a network management system on early symptoms of congestion expected in the near future and avoid the network overload.