Neuropredictor de tráfico en redes ATM

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dc.contributor.advisorGuerrero, Cesar D.
dc.contributor.apolounabGuerrero, Cesar D. [cesar-dario-guerrero-santander]spa
dc.contributor.authorAlmenares Mendoza, Florina
dc.contributor.authorGutiérrez Pretel, Yadira
dc.contributor.authorLengerke Pérez, Omar
dc.contributor.cvlacGuerrero, Cesar D. [0000809357]spa
dc.contributor.cvlacAlmenares Mendoza, Florina [0001487140]spa
dc.contributor.cvlacLengerke Pérez, Omar [295450]spa
dc.contributor.googlescholarGuerrero Santander, Cesar Darío [_YgBOOcAAAAJ]spa
dc.contributor.googlescholarAlmenares Mendoza, Florina [es&oi=ao]spa
dc.contributor.googlescholarLengerke Pérez, Omar [es&oi=ao]spa
dc.contributor.linkedinGuerrero, Cesar D. [cguerrer]spa
dc.contributor.orcidGuerrero, Cesar D. [0000-0002-3286-6226]spa
dc.contributor.orcidAlmenares Mendoza, Florina [0000-0002-5232-2031]spa
dc.contributor.orcidLengerke Pérez, Omar [0000-0001-9360-7319]spa
dc.contributor.researchgateGuerrero, Cesar D. [Cesar-Guerrero-2]spa
dc.contributor.researchgateLengerke Pérez, Omar [Omar-Lengerke-Perez]spa
dc.contributor.scopusGuerrero, Cesar D. [23094317500]spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialBucaramanga, Santander (Colombia)spa
dc.date.accessioned2024-09-23T21:31:51Z
dc.date.available2024-09-23T21:31:51Z
dc.date.issued1999
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.description.abstractLa presente investigación surge por la inquietud de conocer un mecanismo efectivo para controlar el tráfico en las redes ATM y poder evitar el problema de la congestión. Basados en un estudio realizado por Ahmed A. Tarraf, Ibrahim W. Habib, Tarek N. Saadawi y Samir A. Ahmed en 1996, consideramos que las Redes Neuronales pueden ser una solución óptima a dicho problema, gracias a las características que estas poseen. Para esta investigación se planteó como objetivo general simular una Red Neuronal para la predicción del tráfico en redes ATM, y de esta manera proporcionar una técnica que vigile el tráfico y evite la congestión. Este objetivo se logró, siguiendo la metodología de los talleres de investigación de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la UNAB y se utilizó el lenguaje de programación Turbo C. Después de haber realizado la investigación y los estudios necesarios para adquirir los conocimientos requeridos, se desarrolló el neuropredictor de tráfico. El cual es una red neuronal con 3 capas: entrada, oculta y salida; entrenada con el algoritmo backpropagation. Se comprobó que las redes neuronales son un mecanismo efectivo para describir en forma adecuada la Función de Distribución Probabilística del proceso de llegada de paquetes a la red, lo cual permite que el neuropredictor se adapte a las diferentes variaciones del tráfico existente en esta. El modelo de red neuronal usado en el simulador es un descriptor de tráfico ATM, el cual predice el tráfico por medio del aprendizaje de la relación entre las variaciones del tráfico pasadas y futuras.spa
dc.description.abstractenglishThis research arises from the concern of knowing an effective mechanism to control traffic in ATM networks and avoid the problem of congestion. Based on a study carried out by Ahmed A. Tarraf, Ibrahim W. Habib, Tarek N. Saadawi and Samir A. Ahmed in 1996, we consider that Neural Networks can be an optimal solution to this problem, thanks to the characteristics they have. For this research, the general objective was to simulate a Neural Network for traffic prediction in ATM networks, and in this way provide a technique that monitors traffic and avoids congestion. This objective was achieved, following the methodology of the research workshops of the Faculty of Systems Engineering of the UNAB and the Turbo C programming language was used. After having carried out the research and studies necessary to acquire the required knowledge, the developed the traffic neuropredictor. Which is a neural network with 3 layers: input, hidden and output; trained with the backpropagation algorithm. It was proven that neural networks are an effective mechanism to adequately describe the Probabilistic Distribution Function of the process of packet arrival to the network, which allows the neuropredictor to adapt to the different variations of the traffic existing in it. The neural network model used in the simulator is an ATM traffic descriptor, which predicts traffic by learning the relationship between past and future traffic variations.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.tableofcontentsINTRODUCCION DESCRIPCION DE LA REVISION BIBLIOGRAFICA DISEÑO DEL NEUROPREDICTOR RESULTADOS DE SIMULACION CONCLUSIONES BIBLIOGRAFIA BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA ANEXOSspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/26713
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
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dc.relation.uriapolohttps://apolo.unab.edu.co/en/persons/cesar-dario-guerrero-santanderspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsSystems engineerspa
dc.subject.keywordsTechnological innovationsspa
dc.subject.keywordsNetwork traffic controlspa
dc.subject.keywordsNeural networkspa
dc.subject.keywordsNeural networks (Computers)spa
dc.subject.keywordsArtificial intelligencespa
dc.subject.keywordsNatural Computingspa
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembRedes neuronales (Computadores)spa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.subject.lembComputación naturalspa
dc.subject.proposalControl de tráfico en redesspa
dc.subject.proposalRed neuronalspa
dc.titleNeuropredictor de tráfico en redes ATMspa
dc.title.translatedTraffic neuropredictor in ATM networksspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
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dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP

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