Evaluating Bandwidth Management Techniques on Mikrotik Routers: A Multiple Linear Regression Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For computer networks, bandwidth management is essential.Bandwidth management is a strategy used in network administration to try and provide fair and acceptable network performance.Researchers have monitored the effectiveness of bandwidth management methods including Per Connection Queue (PCQ), Random Early Detection (RED), and First In First Out (FIFO) schemes using the Simple Network Management Protocol (SNMP) protocol.(1) To ascertain which of the PCQ, RED, and FIFO bandwidth management techniques performs best is the main goal of this study.( 2) Is able to forecast how well bandwidth management techniques will function on a network, providing a guide for putting the best techniques into practice.This study included a variety of methodologies, including testing, design, implementation, and analysis.The PCQ method performs better than the RED or FIFO methods when monitored using the SNMP protocol and the Cacti application as an interface.Predictions using multiple linear regression on bandwidth management methods are used to estimate the CPU and memory performance of the PCQ, RED, and FIFO Mikrotik routers that are implemented on the network constructed by researchers.Compared to the prediction accuracy on CPU performance, which has a total average error value of 0.9204, the memory performance prediction accuracy using multiple linear regression is more accurate, with a total average error value of 0.0315.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle