he cellular networks evolution lead to a growth in the number of users that resulted in the increment of network elements, which must have enough capacity and efficiently monitored key performance indicators. This research proposes the application of Autoregressive Integrated Moving Average models in the identification and prediction of traffic time series in the Base Station Subsystem entities, in order to support the proactive capacity extension process. Another approach verifies the applicability of Shewhart control charts in the sector performance indicators monitoring, in order to detect failures through the process tendency disturbance. / A evolução das redes celulares gerou um grande incremento em número de usuários, refletido no aumento da quantidade de elementos de rede, os quais devem possuir capacidade suficiente, e cujos indicadores de qualidade devem ser monitorados de forma eficiente. Esta pesquisa propõe a aplicação de modelos Auto-regressivos Integrados de Médias Móveis na identificação e previsão de séries temporais de tráfego em entidades no âmbito do Base Sation Subsystem, com a finalidade de auxiliar no processo de ampliação pró-ativa de capacidade. Neste texto também se aborda a aplicabilidade de gráficos de controle de Shewhart no acompanhamento de indicadores estatísticos em nível de setores, com o objetivo de detecção de falhas por meio da alteração do comportamento do processo.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.ufmg.br:MTD2BR-BUOS-8EXKYN |
Date | 10 December 2010 |
Creators | Bruno Leandro Campos de Miranda |
Contributors | Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes, Carmela Maria Polito Braga, Murilo Eugenio Duarte Gomes, Benjamim Rodrigues Menezes |
Publisher | Universidade Federal de Minas Gerais, 32001010015P8 - ENGENHARIA ELÉTRICA, UFMG, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | text/html |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMG, instname:Universidade Federal de Minas Gerais, instacron:UFMG |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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