SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.29 número2Studying chromium biosorption using arabica coffee leavesNumerical models for the phenomenological study of flameless combustion índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


Ingeniería e Investigación

versão impressa ISSN 0120-5609

Resumo

HERNANDEZ SUAREZ, Cesar Augusto; SALCEDO PARRA, Octavio José  e  ESCOBAR DIAZ, Andrés. Modelo ARIMA para pronosticar valores de tráfico en una red de datos Wi-Fi. Ing. Investig. [online]. 2009, vol.29, n.2, pp.65-69. ISSN 0120-5609.

El presente artículo de investigación científica y tecnológica tiene por objetivo 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. El modelamiento de tráfico Wi-Fi a través de modelos correlacionados 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 6, el cual realizó pronósticos de tráfico con valores del error cuadrático medio relativamente pequeños, para un periodo de 18 días.

Palavras-chave : ARIMA; correlación; modelo de tráfico; red de datos; serie de tiempo.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons