Data Traffic Optimization in Wireless Local Area Networks with Artificial Neural Networks

Abstract

Gelişen teknoloji ile birlikte kablosuz yerel alan ağlarında (Wireless Local Area Network-WLAN) hizmet kalitesi (Quality of Service-QoS) istekleri de artmaktadır. Yapılan birçok çalışmada WLAN'larda hizmet kalitesini artırmak için çeşitli metotlar ve farklı algoritmalar kullanılmıştır. WLAN'larda ortama erişim kontrol (Medium Access Control-MAC) katmanında hizmet kalitesini etkileyen Request to Send Threshold (RTS Eşik Değeri-RTSED), Fragmentation Threshold (Parçalama Eşik Değeri-PED) ve Buffer Size (Arabellek Boyutu-AB) hizmet kalitesini direk etkilemektedir. WLAN'larda hizmet kalitesini artırmak için kullanılan kanal kullanım durumu, alınan veri trafiği ve gönderilen veri trafiği ağdaki performansını etkileyen önemli parametrelerdir. Bu çalışmada WLAN'larda Artificial Neural Networks (Yapay Sinir Ağları-YSA) kullanılarak RTSED, PED ve AB parametreleri optimize edilip, alınan veri trafiği ve gönderilen veri trafiğinin ideal değerleri elde edilmiştir. Riverbed Modeler benzetim aracı kullanılarak 11 düğümlü ve 27 farklı giriş değerleri seçilerek kanal kullanım durumu elde edilmiştir. Alınan veri trafiği ile gönderilen veri trafiği sonuç değerleri YSA Modellemesi ile WLAN'larda performansın tahminini sağlanmıştır. 1000 epoch eğitim sonucu ortalama karesel hata değerinin 10-6 'dan daha az olduğu, ayrıca test ve tahmin yeteneklerinin 10-6 'dan büyük olduğu gözlenmiştir. Bu değere göre, geliştirilmiş YSA modelinin ezberlemediğini, girdi ve çıktı verileri arasında bir ilişki kurabileceği anlamına gelir. Böylece geliştirilen model sayesinde elde edilen bu sonuçlarla en iyi öğrenme değerlerinin elde edildiği kanıtlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Kablosuz yerel alan ağları, yapay sinir ağları, alınan veri trafiği, gönderilen veri trafiği.

A Model Proposal for Movie Theater Service Performance Index (MTSPI) Calculation with Structural Equation Modeling and Application

“…Here, we have presented the studies in entertainment sectors, especially in movie theaters. Koçak and Karakurt (2019) [16] tried to optimize the request to send threshold, fragmentation threshold and buffer size parameters, which directly affect the service quality in wireless local area networks, using artificial neural networks. With this method, they have obtained the ideal values of the data traffic received and sent.…”

Classification of Autism Spectrum Disorder for Adolescents Using Artificial Neural Networks

“…Yıldırım (2019), on the other hand, estimated house prices by regression and ANN methods using the current real estate data of Adana province. Koçak and Karakurt (2019) used ANN to determine the ideal values for data traffic in wireless local area networks. The feasibility of using ANN for skid operation stations in the eastern Black Sea Region has been investigated by Çalışkan and Sevim (2019).…”