1. Development of a new software for network traffic prediction and forecasting using time series multilayer perceptron and feedback delays
- Author
-
Yüksel, Murat Can, Akay, M. Fatih, Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Akay, Mehmet Fatih, and Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
- Subjects
Çok Katmanlı Algılayıcı ,Zaman Serisi Analizi ,Tahmin ,Yazılım Geliştirme ,Software Development ,Multilayer Perceptron ,Time Series Analysis ,Prediction ,Computer Engineering and Computer Science and Control ,Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol - Abstract
TEZ11565 Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2019. Kaynakça (s. 143-146) var. xxiv, 147 s. : res. (bzs. rnk.), tablo ; 29 cm. 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. 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. Bu çalışma Ç.Ü. Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından desteklenmiştir. Proje No: FYL-2018-10374.
- Published
- 2019