Efficient Prediction of Network Traffic for Real-Time Applications
المؤلفون المشاركون
Iqbal, Muhammad Faisal
Zahid, Muhammad
Habib, Durdana
John, Lizy Kurian
المصدر
Journal of Computer Networks and Communications
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Accurate real-time traffic prediction is required in many networking applications like dynamic resource allocation and power management.
This paper explores a number of predictors and searches for a predictor which has high accuracy and low computation complexity and power consumption.
Many predictors from three different classes, including classic time series, artificial neural networks, and wavelet transform-based predictors, are compared.
These predictors are evaluated using real network traces.
Comparison of accuracy and cost, both in terms of computation complexity and power consumption, is presented.
It is observed that a double exponential smoothing predictor provides a reasonable tradeoff between performance and cost overhead.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Iqbal, Muhammad Faisal& Zahid, Muhammad& Habib, Durdana& John, Lizy Kurian. 2019. Efficient Prediction of Network Traffic for Real-Time Applications. Journal of Computer Networks and Communications،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172259
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Iqbal, Muhammad Faisal…[et al.]. Efficient Prediction of Network Traffic for Real-Time Applications. Journal of Computer Networks and Communications No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172259
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Iqbal, Muhammad Faisal& Zahid, Muhammad& Habib, Durdana& John, Lizy Kurian. Efficient Prediction of Network Traffic for Real-Time Applications. Journal of Computer Networks and Communications. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172259
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172259
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر