0% Complete
فارسی
Home
/
دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی
Using Advanced Ensemble Machine Learning Models to Predict Traffic in SDN-Based Networks: A Comparative Study of Bagging, Boosting, and Stacking Approaches
Authors :
Raha Pakzad
1
Sasan GharaPasha
2
Nasrin Firouz
3
Ramin Habibzadehsharif
4
1- دانشگاه آیین کمال ارومیه
2- دانشگاه آیین کمال ارومیه
3- دانشگاه آیین کمال ارومیه
4- دانشگاه آیین کمال ارومیه
Keywords :
SDN،Traffic Prediction،Ensemble Learning،Random Forest،XGBoost،LightGBM،Bagging،Boosting،Stacking
Abstract :
Predicting network traffic in Software-Defined Networking (SDN) environments is essential for proactive resource allocation and congestion management. Ensemble machine learning models that combine multiple weak learners, including Bagging, Boosting, and Stacking, have demonstrated superior predictive capabilities in complex domains. This study evaluates the effectiveness of Random Forest (RF) as a Bagging method, XGBoost and LightGBM as Boosting techniques, and a meta-learner-based Stacking ensemble for traffic prediction in SDN networks. Using a comprehensive dataset of SDN traffic traces, we investigate model accuracy, training efficiency, and robustness. Experimental results reveal that Stacking leveraging base learners from both Bagging and Boosting families consistently outperforms individual methods, offering a balanced trade-off between accuracy and computational cost. This work highlights the potential of ensemble strategies for dynamic traffic prediction and intelligent SDN management.
Papers List
List of archived papers
Freeze-Dried Oxidized Alginate–Gelatin Scaffold Coated with Reduced Graphene Oxide for Bone Tissue Engineering
Mohsen Aghababaei Tafreshi - Sameereh Hashemi-Najafabadi - Nafiseh Baheiraei
Finite Element Modeling of Bare-Tip and Cylindrical Diffusing Optical Fibers for Prostate Cancer Focal Laser Ablation
Sajjad Saadati Rad - Alireza Mehridehnavi - Seyed Mojtaba Karbalaee
تاثیر هوش مصنوعی بر عملکرد سازمانی: نقش واسطه ای بهره وری کارکنان(مطالعه موردی: اداره مالیاتی شهر تبریز)
نیما صدری نوبرزاده - پریسا صدری نوبرزاده
نقش کلان داده در رویه ها و ابزارهای حسابداری مدیریت و مدیریت استراتژیک
یونس بادآور نهندی - مهدی زینالی - مینا فرنود احمدی
روش ترکیبی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان با الگوریتم بهینه سازی کلاغ برای دسته بندی متون
آیسودا علیزاده - فرهاد سلیمانیان قره چپق
Unsupervised Gait Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks: A Feasibility Study
Seyed Hooman Hosseini-Zahraei - Ali Chaibakhsh
استفاده از هوش مصنوعی جهت تولید یک مقاله تحقیقاتی حسابداری: بررسی پیامدها
رعنا شهدآور - حسین قشلاق سفلائی - حسین عبداله زاده خانقاه
ارتباط بین رفتار سرمایه گذاری و خطر سقوط قیمت سهام
بیتا دلنواز اصغری - لیلا محمدی - بهنام رنجبرالوار - مهدی پورعلی
EEG-based Schizophrenia Detection Using Spectral, Entropy, and Graph Connectivity Features with Machine Learning
Nazila Ahmadi Daryakenari - Seyed Kamaledin Setarehdan
آینده حرفه حسابرسی در پرتو هوش مصنوعی و تکنولوژی های نوین
مهدی مرادزاده فرد - غلامحسین دوانی - پروانه خالقی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2