ベイズ型時系列モデルによる成分分解を用いたネットワークトラヒックの定量的分析法

摘要

インターネットが広く普及した現在，ネットワークトラヒックを分析してこれをネットワーク管理に役立てることが重要となってきている．その分析の一方法として，ネットワークトラヒックをトレンド，1週間周期の変動，1日周期の変動，および有色雑音成分に分解するベイズ型時系列モデルを用いる方法を提案する．提案法で用いるモデルは，これらの成分ごとのシステム方程式と，各成分の和をネットワークトラヒックとする観測方程式とから成る線形ガウス型状態空間モデルで表現される．カルマンフィルタによる状態推定により各成分が求まる．モデルに含まれる分散やAR係数のパラメータは，尤度の最大化により定める．またモデル間の比較や各成分の要不要の決定は，AIC（赤池情報量規準）に基づいて行う．提案法によるネットワークトラヒックの分析例として，法政大学小金井キャンパスのダイアルアップアクセス，および法政大学とSINETを結ぶネットワークに対して成分分解を行った結果について報告する．