Predição Multiescala de Tráfego de Redes Utilizando Redes Neurais RBF Treinadas com Algoritmo de Mínimos Quadrados Ortogonais

Authors

  • F.H.T. Vieira
  • R.P. Lemos
  • L.L. Ling

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2008.09.03.0503

Abstract

Neste artigo, apresentamos um novo algoritmo de treinamento para redes neurais RBF (Função de Base Radial) baseado em mínimos quadrados ortogonais e em decomposição multiescala de sinais. Propomos um algoritmo de predição de séries temporais que combina as predições de aproximações para estas mesmas séries e de seus detalhes em diferentes escalas através da Transformada Wavelet. Aplicamos as redes neurais RBF treinadas com o algoritmo proposto na prediçãode tráfego de redes de computadores. O treinamento das redes neurais RBF com algoritmo de mínimos quadrados ortogonais aliada à decomposição wavelet contribui para evitar problemas de mal condicionamento da matriz de interpolação, como também para melhorar a capacidade de extrapolação da rede neural RBF. Esta última característica é verificada pela redução do erro quadrático médio de predição. As simulações realizadas confirmam que predições mais precisas são obtidas para as séries temporais de tráfego de redes em relação a outras redes neurais existentes.

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Published

2008-06-01

How to Cite

Vieira, F., Lemos, R., & Ling, L. (2008). Predição Multiescala de Tráfego de Redes Utilizando Redes Neurais RBF Treinadas com Algoritmo de Mínimos Quadrados Ortogonais. Trends in Computational and Applied Mathematics, 9(3), 503–512. https://doi.org/10.5540/tema.2008.09.03.0503

Issue

Vol. 9 No. 3 (2008)

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