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IV Congreso Internacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información

REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA LA PREDICCIÓN DEL COMPLETAMIENTO DE LLAMADAS DEL IP MULTIMEDIA SUBSYSTEM ZTE

Jorge Alberto Morejón Fernández, Yailé Caballero Mota, Luis Corrales Barrios, Ingrid Viamontes de Armas, Olain Hernández Romero

Resumen

La capacidad de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) de aprender sistemas no lineales complejos hace posible identificar la relación entre las variables de tráfico telefónico y el indicador completamiento de llamadas. El objetivo del presente trabajo es predecir este indicador en el IP Multimedia Subsystem (IMS) ZTE. Para lograr este objetivo, se presenta una de RNA Perceptrón Multicapa con algoritmo de aprendizaje de retro propagación para modelar la situación del tráfico telefónico. Para el modelado, entrenamiento y prueba de la RNA se empleó la herramienta Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Versión 3.8.0. Como resultado del estudio se obtuvo un coeficiente de correlación de un 95.5 %.


Palabras claves

Redes Neuronales Artificiales; Completamiento de llamadas; Tráfico telefónico; IP Multimedia Subsystem; Perceptrón Multicapa