Estudio de la previsión de las series de tráfico por medio de la transformada Wavelet

Nowadays, the amount of information that communications networks support due to its rise, makes necessary the distribution of different information flows, to avoid saturation and information lose. This project aims to improve the traffic data forecast and its variation on a particular point of the network for a specific moment. In this way, it is possible to perform data distribution proportionally, preventing the saturation of network nodes and thus enjoying a higher quality of service. It will be proved, that by using the Wavelet Transform, the long dependency that some series manifest can be broken. Moreover, to achieve our target, autoregressive models will be applied, improving the results obtained without using Wavelet Transform up to 50 times. Hoy en día, la cantidad de información que soportan las redes de comunicaciones debido su auge, hace necesario la distribución de distintos flujos de información para que no se saturen las redes ni se pierda información. Este proyecto trata de mejorar la previsión de datos de tráfico y su variación en un punto de la red durante unos instantes concretos. Con ello, es posible realizar la distribución de datos de forma proporcional, evitando que los nodos de red se saturen y así poder disfrutar de una mayor calidad de servicio. Se demostrará que mediante la Transformada Wavelet se puede romper la larga dependencia que algunas series manifiestan. Además, para alcanzar nuestro objetivo, se aplicarán los modelos autorregresivos, mejorando hasta en 50 veces los resultados obtenidos sin la utilización de la Transformada Wavelet. Actualment, la quantitat d’informació que circula a través de les xarxes de comunicació degut a l’augment d’aquestes, crea la necessitat de distribuir diferents fluxos d’informació, perquè no es saturin les xarxes ni es perdi informació. Aquest treball tracta de millorar la previsió de dades de tràfic i la seva variació en un punt de la xarxa durant uns instants concrets. Amb això, es possible realitzar la distribució de tràfic de forma proporcional, evitant que els nodes de la xarxa es saturin y així poder gaudir d’una major qualitat de servei. Es demostrarà que mitjançant la Transformada Wavelet es pot trencar la llarga dependència que manifesten algunes series. A més, per aconseguir el nostre objectiu, s’aplicaran models autoregressius, millorant fins a 50 vegades els resultats aconseguits sense la utilització de la Transformada Wavelet.