Towards machine learning applied to time series based network traffic forecasting

This TFG will explore some specific use cases of the application of Machine Learning techniques to Software-Define Networks, in particular to overlay protocols such as LISP, VXLAN, etc.The aim of this project is to implement a network traffic forecasting model using time series and improve its performance with machine learning techniques, offering a better prediction based in outlier correction. This is a project developed in the Computer Architecture Department (DAC) at the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Time Series modeling methodology is able to shape a trend and take care of any existing outlier, however it does not cover outlier impact on forecasting. In order to achieve more precision and better confidence intervals, the model combines outlier detection methodology and Artificial Neural Networks to quantify and predict outliers. A study is realized over external data to find out if there is an improvement and its effect on the predictions. Machine learning techniques as Artificial Neural Networks has proven to be an improvement of the current methodology to realize forecasting using Time Series modeling. Future work will be oriented to create an improved standard of this system focused on generalize the model.El objetivo de este proyecto es implementar un modelo de previsión de tráfico de red utilizando series temporales y mejorar su rendimiento con técnicas de aprendizaje automático, generando una mejor predicción basada en la corrección de valores atípicos. Se trata de un proyecto desarrollado en el Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). La metodología de modelado de series temporales es capaz de predecir una tendencia y hacerse cargo de cualquier valor atípico ya existente, sin embargo, no cubre el impacto de estos sobre la predicción. Con el fin de lograr una mayor precisión y mejores intervalos de confianza, el modelo combina la metodología de detección de valores atípicos y redes neuronales artificiales para cuantificar y predecir los atípicos. Un estudio se realiza sobre datos externos para averiguar si hay una mejora y su efecto sobre las predicciones. Las técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, han demostrado ser una mejora de la metodología actual para realizar la predicción utilizando modelos de series de tiempo. El trabajo futuro se orientará para crear un mejor nivel de este sistema se centró en generalizar el modelo.L'objectiu d'aquest projecte és implementar un model de previsió de tràfic de xarxa utilitzant sèries temporals i millorar el seu rendiment amb tècniques d'aprenentatge automàtic, generant una millor predicció basada en la correcció de valors atípics. Es tracta d'un projecte desenvolupat al Departament d'Arquitectura de Computadors (DAC) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). La metodologia de modelatge de sèries temporals és capaç de predir una tendència i fer-se càrrec de qualsevol valor atípic ja existent, però, no cobreix l'impacte d'aquests sobre la predicció. Per tal d'aconseguir una major precisió i millors intervals de confiança, el model combina la metodologia de detecció de valors atípics i xarxes neuronals artificials per quantificar i predir els atípics. Un estudi es realitza sobre dades externes per esbrinar si hi ha una millora i el seu efecte sobre les prediccions. Les tècniques d'aprenentatge automàtic, com xarxes neuronals artificials, han demostrat ser una millora de la metodologia actual per a fer predicció utilitzant models de sèries de temps. El treball futur s'orientarà per crear un millor nivell d'aquest sistema es va centrar en generalitzar el model

PSO based Neural Networks vs. Traditional Statistical Models for Seasonal Time Series Forecasting

Seasonality is a distinctive characteristic which is often observed in many practical time series. Artificial Neural Networks (ANNs) are a class of promising models for efficiently recognizing and forecasting seasonal patterns. In this paper, the Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to enhance the forecasting strengths of feedforward ANN (FANN) as well as Elman ANN (EANN) models for seasonal data. Three widely popular versions of the basic PSO algorithm, viz. Trelea-I, Trelea-II and Clerc-Type1 are considered here. The empirical analysis is conducted on three real-world seasonal time series. Results clearly show that each version of the PSO algorithm achieves notably better forecasting accuracies than the standard Backpropagation (BP) training method for both FANN and EANN models. The neural network forecasting results are also compared with those from the three traditional statistical models, viz. Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), Holt-Winters (HW) and Support Vector Machine (SVM). The comparison demonstrates that both PSO and BP based neural networks outperform SARIMA, HW and SVM models for all three time series datasets. The forecasting performances of ANNs are further improved through combining the outputs from the three PSO based models.Comment: 4 figures, 4 tables, 31 references, conference proceeding