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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-02-27 14:30 スパースコーディングを用いたNWトラフィック変動の予測 ○仲地孝之・Yitu Wang（NTT）  CAS2019-107 CS2019-107 |
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| 抄録 | （和） | IoT 時代といわれ多くの情報が流通する中で、ネッ トワークのトラフィック特性は非常に動的になっている。そのような背景の中で、非定常なトラフィックの変動を高精度に予測する技術が求められている。高精度な予測に基づき経路制御などをプロアクティブに制御することで、高品質なネットワークサービスの提供が可能となる。本稿では非定常な観測信号の予測に対して、高い予測精度と低い計算量を備えたスパース表現に基づく方式を提案する。スパース表現は少ないデータ量で学習が可能な特徴があり、観測信号の特性の変化に素早く追従することができる。提案法では、従来のスパース表現を予測モデルを含んだ形へ拡張することで、トラフィック予測の精度を高める。さらにネットワークトラフィックの急速に変動に対しても追従するために、リアプノフ最適化を採用して、より高度な予測精度を達成する。シミュレーションにより、確率過程論に基づくARIMAや深層学習に基づくRCLSTMなどの従来法と比較して、低い演算量で予測性能が高いことを示す。 |
| （英） | With accurate network traffic prediction, future communication networks can realize self-management and enjoy intelligent and efficient automation. Benefiting from discovering the sparse property of network traffic in temporal domain, it becomes possible to develop compact algorithms with high accuracy and low computational complexity. For this purpose, we establish an analytical framework for network traffic prediction by extending traditional sparse representation to predictive sparse representation, and try to take the full advantage of such sparsity. To promote the capability of capturing the rapidly changing traffic, we slightly modify the sparse representation-based prediction by adopting Lyapunov optimization. Finally, our proposed algorithm is evaluated by simulation to show its superiority over the conventional schemes such as stochastic based ARIMA, deep learning based RCLSTM etc. |
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| キーワード | （和） | NWトラフィック変動 / 時系列予測 / スパースモデル / 二重待ち行列 / リアプノフ最適化 / / / |
| （英） | Network Traffic Estimation / Time Series Prediction / Sparse Model / Dual Queue System / Lyapunov Optimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 424, CS2019-107, pp. 55-60, 2020年2月. | |
| 資料番号 | CS2019-107 | |
| 発行日 | 2020-02-20 (CAS, CS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2019-107 CS2019-107 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS CAS |
| 開催期間 | 2020-02-27 - 2020-02-28 |
| 開催地（和） | 崇城大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理回路，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2020-02-CS-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパースコーディングを用いたNWトラフィック変動の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Estimation of Network Traffic Validation based on Sparse Coding |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | NWトラフィック変動 / Network Traffic Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列予測 / Time Series Prediction |
| キーワード(3)（和/英） | スパースモデル / Sparse Model |
| キーワード(4)（和/英） | 二重待ち行列 / Dual Queue System |
| キーワード(5)（和/英） | リアプノフ最適化 / Lyapunov Optimization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yitu Wang / Yitu Wang / |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-02-27 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CAS2019-107, CS2019-107 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.423(CAS), no.424(CS) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-20 (CAS, CS) |
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