3U-04
RNNを用いたネットワークトラフィックの変動予測
○小山内遥香（お茶の水女子大），中尾彰宏，山本　周（東大），山口実靖（工学院大），小口正人（お茶の水女子大）
大規模災害時は電話やメールなどの通信手段が利用可能であることが重要であるが,このような災害時には平常時の数十倍のトラフィックが発生し輻輳状態になってしまう.そのため,通信障害を効率的に検知し対処する必要がある.先行研究では,SNS情報の解析結果に基づいてトラフィックの制御を自動的に行うシステムが提案,実装された.本研究では,ネットワークのトラフィック変動を予測するために,深層学習のモデルであるRNNを用いてトラフィックを解析し変動に関する情報を抽出する手法を提案する.そして性能評価により,ネットワークのトラフィックの変化をおおまかに予測できることを示す.
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