突然発生する通信障害は，大規模災害時による通信過多やDDos攻撃，同時に起こるOSアップデートなど，さまざまな原因で引き起こされる．トラフィックの輻輳を予知することで，事前に抑制し通信障害が発生する可能性を減らすことができる．
そこで，本研究では深層学習モデルの長短期記憶（LSTM）ネットワークを用いてネットワークパラメータを特徴量とした時系列データの予測を行い，有線通信時のパケット情報から，輻輳が起きることを高確率で予測できる特徴量を検討する．