A modified wave net-based link status predictor for computer networks
Other Title(s)
متنبئ معدل لحالة الوصلات في شبكات الحاسوب باعتماد الشبكات العصبية المويجية
Joint Authors
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad
Hazim, Umar Abd al-Karim
Source
The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering
Issue
Vol. 9, Issue 2 (31 Dec. 2013), pp.48-57, 10 p.
Publisher
University of Basrah College of Engineering
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
- Telecommunications
- Data processing
- Computer networks
- Digital communications
- Information networks
- Neural networks(Computer science)
Abstract AR
في هذه الورقة، تم اقتراح متنبئ معدل باعتماد الشبكة العصبية المويجية (WNN) أو (Wavenet) للتنبؤ بحالات الاكتظاظ مع بيان الحمل في كل وصلة في الشبكة الحاسوبية.
و على العكس من المتنبئات السابقة باعتماد Wavenet، فإن المتنبئ المعدل المقترح لحالة الوصلة (MWBLSP) يولد إخراجيين يشيران إلى كل من الاكتظاظ و حالة الحمل لكل وصلة.
و قد تم بناءهما على أساس إدخال قيم تربيعية من الاستغلال في كل وصلة في فترات زمنية سابقة.
و لحسن الحظ، فإن الشبكات العصبية المويجية تمتلك كل قدرات التعلم و التعميم التي تمتلكها الشبكات العصبية التقليدية.
و بالإضافة إلى ذلك، فإن إمكانيات هذا النوع من الشبكات العصبية يتم تحسينها بكفاءة من خلال الخصائص المحلية للدوال المويجة للتعامل مع التغيرات المفاجئة و الكبيرة للحمل على الشبكة.
إن استخدام القيم التربيعية لاستغلال الشبكة كمدخلات للمتنبئ يدعم بعض التوزيعات غير الخطية من القيم المتوقعة بطريقة أكثر كفاءة.
و يمكن استخدام المتنبئ MWBLSP المقترح في مضمار التحكم النشط بالاكتظاظ و تقنيات تحقيق توازن الحمل لتحسين أداء جميع الوصلات في الشبكة مع الاستغلال الأمثل لموارد تلك الشبكة.
Abstract EN
In this paper, a modified wavelet neural network (WNN) (or wavenet)-based predictor is introduced to predict link status (congestion with load indication) of each link in the computer network.
On the contrary of previous wavenet-based predictors, the proposed modified wavenet-based link state predictor (MWBLSP) generates two indicating outputs for congestion and load status of each link based on the premeasured power burden (square values) of utilization on each link in the previous time intervals.
Fortunately, WNNs possess all learning and generalization capabilities of traditional neural networks.
In addition, the ability of such WNNs are efficiently enhanced by the local characteristics of wavelet functions to deal with sudden changes and burst network load.
The use of power burden utilization at the predictor input supports some non-linear distributions of the predicted values in a more efficient manner.
The proposed MWBLSP predictor can be used in the context of active congestion control and link load balancing techniques to improve the performance of all links in the network with best utilization of network resources.
American Psychological Association (APA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Hazim, Umar Abd al-Karim. 2013. A modified wave net-based link status predictor for computer networks. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering،Vol. 9, no. 2, pp.48-57.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-349955
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Hazim, Umar Abd al-Karim. A modified wave net-based link status predictor for computer networks. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering Vol. 9, no. 2 (2013), pp.48-57.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-349955
American Medical Association (AMA)
Abd al-Jabbar, Jasim Muhammad& Hazim, Umar Abd al-Karim. A modified wave net-based link status predictor for computer networks. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering. 2013. Vol. 9, no. 2, pp.48-57.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-349955
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 56-57
Record ID
BIM-349955