Departamento de Computación

Durante el proceso de planeación de la capacidad de redes de telecomunicaciones, es necesario estimar el tráfico esperado que la red deberá soportar. La estimación en ocasiones es difícil de obtener debido a la naturaleza distribuida de la red y al gran número de variables que se deben de tomar en cuenta.
En este trabajo de investigación, proponemos una metodología basada en técnicas de inteligencia analítica para detectar y pronosticar las variables de red que contribuyen a la utilización de los enlaces. Además, se propone un modelo de redes neuronales en minería de datos capaz de pronosticar el nivel de utilización de los enlaces de una red de datos.
Los datos sobre el estado de la red de datos son obtenidos a partir de un simulador de redes de telecomunicaciones y después son analizados gracias a la adaptación de técnicas analíticas. Los resultados experimentales muestran las ventajas de la metodología propuesta para detectar las variables más importantes y la precisión del modelo de predicción para anticipar la carga de tráfico de un escenario de red de datos.