TRÁFICO AUTOSEMEJANTE
| dc.creator | Pérez, Juan Andrés | es |
| dc.creator | Romero, Jorge Mauricio | es |
| dc.date | 2015-06-24 | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-05T17:16:05Z | |
| dc.date.available | 2025-02-05T17:16:05Z | |
| dc.description | Durante décadas, la ingeniería de redes ha basado el análisis de tráfico en un mismo concepto. Pero, en los últimos años se han venido desarrollando teorías que rompen con estos enunciados y nos dan un nuevo enfoque para dicho análisis. La mayoría del tráfico existente en las redes actuales se comporta de forma diferente a lo que se pensaba, es de tipo autosimilar o fractal; por lo tanto, se han empezado ha desarrollar nuevos métodos para llevar a cabo su estudio y modelamiento. Esta autosemejanza implica un análisis estadístico o probabilístico de los sucesos recurriendo a diferentes herramientas; en este caso, los modelos no correlacionados, sin memoria, de dependencia a corto plazo, de dependencia a largo plazo, Wavelet Multifractales, entre otros. En este caso se muestra, de forma general, cómo se puede lograr el análisis del tráfico por medio de tales modelos, con el fin de generar inquietudes en el lector. | es |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/hallazgos/article/view/2137 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/62807 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Santo Tomás, Bogotá - Colombia | es |
| dc.relation | https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/hallazgos/article/view/2137/2265 | |
| dc.source | Hallazgos; Vol. 2 No. 3 (2005) | en |
| dc.source | Hallazgos; Vol. 2 Núm. 3 (2005) | es |
| dc.source | 2422-409X | |
| dc.source | 1794-3841 | |
| dc.title | TRÁFICO AUTOSEMEJANTE | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |