Modelo de Tráfico Basado en Series de Tiempo para Pronosticar Valores Futuros de Tráfico en una Red de Datos Wi-Fi

• Main Authors: Cesar A. Hernández S., Octavio J. Salcedo P., Luis F. Pedraza M.
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: International Institute of Informatics and Cybernetics 2008-12-01
• Series: Revista de Sistemas, Cibernética e Informática
• Subjects: Arima; Serie De Tiempo; Modelo De Tráfico; Red De Comunicaciones; Correlación
• Online Access: http://www.iiisci.org/journal/CV$/risci/pdfs/KC572LQ.pdf

El objetivo de esta investigación es demostrar que las series de tiempo son una excelente herramienta para el modelamiento de tráfico de datos en redes Wi-Fi. Para lograr este objetivo se utilizó la metodología de Box-Jenkins, la cual se describe en es- te artículo. El modelamiento de tráfico Wi-Fi a través de modelos correla- cionados como las series de tiempo permiten ajustar gran parte de la dinámica del comportamiento de los datos en una ecuación y con base en esto estimar valores futuros de tráfico. Lo anterior es una ventaja para la planeación de cobertura, reservación de recursos y la realización de un control más oportuno y eficiente en forma integrada a diferentes niveles de la jerarquía funcional de la red de datos Wi-Fi. Como resultado de la investigación se obtuvo un modelo de tráfico ARIMA de orden 18, el cual realizó pronósticos de tráfi- co con valores del error cuadrático medio relativamente peque- ños, para un periodo de 10 días.