Overcoming data limitations in internet traffic forecasting: LSTM models with transfer learning and wavelet augmentation
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Notice bibliographique
Résumé
Accurate internet traffic prediction in smaller ISP networks is challenged by limited data availability. This paper explores this issue using transfer learning and data augmentation techniques with two LSTM-based models, LSTMSeq2Seq and LSTMSeq2SeqAtn, initially trained on a comprehensive dataset provided by Juniper Networks, Inc. and subsequently applied to smaller datasets. The datasets represent real internet traffic telemetry, offering insights into diverse traffic patterns across different network domains. Our study found that although both models performed well in single-step predictions, multi-step forecasting was more challenging, especially regarding long-term accuracy. Empirical results demonstrated that LSTMSeq2Seq outperformed LSTMSeq2SeqAtn on smaller datasets, with improvements in forecasting accuracy by up to 36.70% in MAE and 27.66% in WAPE after applying data augmentation using Discrete Wavelet Transform. The LSTMSeq2Seq model achieved an accuracy improvement from 83% to 88% for 6-step forecasts, 82% to 88% for 9-step forecasts, and 81% to 87% for 12-step forecasts, whereas LSTMSeq2SeqAtn exhibited a more stable short-term performance but higher variability in longer forecasts. Additionally, the mean absolute percentage error (MAPE) of multi-step predictions increased over longer horizons, with LSTMSeq2Seq reaching 6.74% at 12 steps and LSTMSeq2SeqAtn at 6.77%, highlighting the challenge of long-term forecasting. Variability analysis showed that while the attention mechanism in LSTMSeq2SeqAtn improved short-term prediction consistency, it also increased uncertainty in longer forecasts, as seen in the interquartile range (IQR) rising from 0.578 at 6 steps to 1.237 at 9 steps. Outlier analysis further confirmed that LSTMSeq2Seq exhibited more stable improvements, whereas LSTMSeq2SeqAtn showed increased dispersion in forecast accuracy. These findings underscore the importance of transfer learning and data augmentation in enhancing forecasting accuracy, particularly for smaller ISP networks with limited data availability. Furthermore, our analysis highlights the trade-offs between model complexity, short-term consistency, and long-term stability in internet traffic prediction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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