PREDIÇÃO DE TRÁFEGO EM DOMÍNIO MPLS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DO TIPO RBF

Título: PREDIÇÃO DE TRÁFEGO EM DOMÍNIO MPLS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DO TIPO RBF

Autores: Lima, Rafael A. G.; Maia, Nilton A.

Resumo: O conhecimento prévio do volume de tráfego de um enlace permite aos administradores de rede um melhor planejamento da expansão da capacidade de um domínio MPLS (Multiprotocol Label Switching). Este artigo propõe um método baseado em rede neural de base radial (RBF) usando ferramentas do MATLAB para prever a quantidade de tráfego em um enlace. Os resultados obtidos com o uso de RBF são comparados com as redes MLP. O modelo RBF proposto produz melhores resultados.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; RNA; Redes RBF; Funções de Bases Radiais; Redes MPLS; Multiprotocol Label Switching; QoS; Qualidade de Serviço; TE; Engenharia de Tráfego

Páginas: 5

Código DOI: 10.21528/CBRN2009-039

Artigo em PDF: 039_CBRN2009.pdf

Arquivo BibTex: 039_CBRN2009.bib