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| ■論文No. |
CMN24040 |
| ■ページ数 |
3ページ |
■発行日
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2024/06/10 |
| ■タイトル |
SCINetを用いた通信トラヒック量の時系列予測の検討 |
| ■タイトル(英語) |
Prediction of Communication Traffic Volume Using SCINet |
| ■著者名 |
今井 信吾(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学) |
| ■著者名(英語) |
Shingo Imai(Doshisha university),Tomotaka Kimura(Doshisha university),Cheng Jun(Doshisha university) |
| ■価格 |
会員 ¥440 一般 ¥660 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 通信研究会 |
| ■本誌 |
2024年6月13日-2024年6月14日通信研究会
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| ■本誌掲載ページ |
31-33ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
通信トラヒック量|時系列予測|機械学習|Traffic volume|Time series forecasting|Machine learning |
| ■要約(日本語) |
年々増え続ける通信トラヒック量に対し、効率的な収容のため高精度の予測が必要となっている。
本研究では、時系列予測において有効な結果を示すSCINetを用いて通信トラヒック量データに対し予測を行った。
その予測結果を既存例と比較と共に示し、また、通信トラヒック量予測に有効な処理、予測が有効な部分についての考察を述べる。 |
| ■要約(英語) |
Effective and accurate prediction is essential to accommodate the increasing volume of communication traffic annually. This study uses SCINet ,demonstrating its efficiency in time series forecasting, for Traffic volume forecasting. The predicted results are compared with existing results, and insights into effective processing and forecasting for communication traffic prediction are provided. |
| ■版 型 |
A4 |
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