L'exploitation de l'auto-similarité pour la prédiction du trafic Internet

Chtioui, Maher (2006). « L'exploitation de l'auto-similarité pour la prédiction du trafic Internet » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.

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Résumé

Les recherches qui se font pour modéliser l'évolution de trafic Internet sur une grande échelle de temps et pour développer des modèles de prédictions à court et à long terme constituent les domaines les plus intéressés par les chercheurs en technologies de l'information. En effet, pour compléter et affiner la caractérisation du trafic introduite par les premières études et recherches, il est fort utile de modéliser de façon nouvelle et efficace le trafic Internet. Jusqu'à présent, les ingénieurs et chercheurs en réseau utilisaient des modèles Mathématiques et Statistiques pour modéliser les processus de trafic. Pour ce, il faudrait proposer de nouveaux modèles de trafic réalistes. On peut notamment citer le trafic réseau le plus réaliste en intégrant les notions d'auto-similarité et de dépendance à long terme LRD. En utilisant des outils mathématiques, on a commencé par chercher le type du processus à partir des historiques de l'information et savoir le type de trafic pour des différentes échelles de temps, ceci exige une grande collection de mesures sur une longue durée de temps. Ce que nous a permit de montrer que le trafic dans un réseau Internet est exposé à des fortes périodicités et des variabilités aux multiples échelles de temps. Une autre contribution importante, décrite en détail dans ce mémoire, consiste à utiliser les résultats des simulations de trafic Internet plus réalistes afin d'appliquer des algorithmes de prédiction sur ces séries simulées. Quatre algorithmes ont été testés dans ce cadre intégrant des modèles mathématiques afin d'offrir des preuves et des validations du bon fonctionnement des solutions proposées, pour en sortir à la fin, le meilleur algorithme qui permet de donner un taux d'erreurs minimum ainsi qu'une grande simplicité dans son application.

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse:	Elbiaze, Halima
Mots-clés ou Sujets:	Modélisation, Trafic réseau, Internet, Prévision, Transmission des données
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par:	RB Service des bibliothèques
Date de dépôt:	07 mai 2009 14:24
Dernière modification:	04 déc. 2018 14:22
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/2117

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