Modelamiento de tráfico en nodos de acceso de banda ancha

Autorizada por el autor, pero con restricción para sr publicada a texto comopleto hsta el 25/07/2017.La planificación de las operaciones de una empresa puede ser entendida como un conjunto de técnicas cuyo objetivo es conseguir el máximo beneficio mediante el uso de insumos y medios utilizados por ella en su proceso productivo. Específicamente, en el contexto de la provisión de servicios de telecomunicaciones se pueden distinguir problemas asociados a la planificación de las redes de telecomunicaciones, entre los cuales se encuentra la evaluación de desempeño de los sistemas de comunicaciones y las proyecciones de tráfico. Los modelos matemáticos de teorías de colas y de renovación, de identificación y control de sistemas, y de series de tiempo, se utilizan habitualmente para modelar y proyectar tráfico de redes de datos. En el presente trabajo se implementan y comparan distintas metodologías con base en la representación de series de tiempo, con el objetivo de modelar tráfico en nodos de red de acceso a servicios de banda ancha. En este trabajo se implementan las series de tiempo como filtros de tiempo discreto. Se desarrollan modelos ARMA con representaciones ARMAX y GARCH, que se utilizan en control de sistemas y econometría, respectivamente. Las series de tiempo de tráfico de los nodos de acceso de banda ancha también se modelan con filtros de Kalman de tiempo discreto. Los resultados obtenidos en el trabajo comprenden la comparación de los modelos ARMAX, GARCH y filtros de Kalman para predicciones de tráfico. Las métricas de desempeño, como errores de predicción y test de hipótesis de correlación, entre la serie estimada y la de verificación, se aplican a los modelos de tráfico de los nodos de red de banda ancha. Los filtros de Kalman, en la mayoría de las comparaciones, presentan mejores parámetros de desempeño que los modelos ARMA, y entre los modelos ARMA, la construcción ARMAX tiene los menores índices de error. En cuanto a los modelos GARCH, en todos los casos, tienen los mayores errores entre las series de validación y de salidas de los modelos. El aporte de este trabajo es la comparación de distintas metodologías de construcción de modelos de tráfico, con técnicas de distintos dominios que no se habían utilizado en un problema común como modelos para pronósticos de tráfico de redes de datos. De esta forma se implementa una nueva revisión de distintos modelos de series de tiempo en el contexto de planificación de sistemas de comunicaciones, que permite tener distintas alternativas de evaluación de modelos de tráfico, en contraste a las restricciones actuales de evaluación, como construcción de parámetros de desempeño. Se propone que el trabajo puede ser extendido incorporando filtros adaptivos, además de la representación de series de tiempo que incluyan la dimensión espacial. Así, las series espacio-temporales podrían representarse como filtros adaptivos para disminuir la complejidad de los modelos predictivos