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dc.contributor.authorMichaelis, Stefan
dc.date2001-08-01
dc.date.accessioned2018-01-05T20:03:03Z
dc.date.available2018-01-05T20:03:03Z
dc.date.issued2001
dc.identifier.issn1432-122X
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/10329
dc.description.abstractSummaryThe highly competitive telecommunication market demands for efficient operation of the underlying networks. The effective maintenance rises the need for accurate prognosis of prospective network loads. In this article the basic concepts for network management and traffic prognosis using machine learning or knowledge discovery techniques are introduced. The aim is to motivate the solution of similar tasks and to show limits and feasibilities.
dc.publisherSpringer-Verlag
dc.relation.ispartofInformatik-Spektrum: Vol. 24, No. 4
dc.relation.ispartofseriesInformatik-Spektrum
dc.subjectOffer prognosis, Network management, Knowledge discovery, Machine learning
dc.subjectmaschinelles Lernen
dc.subjectNetzwerkmanagement
dc.subjectVerkehrslastprognose
dc.subjectWissensentdeckung
dc.titleVerkehrslastprognose durch Wissensentdeckung oder Warum Telefonieren immer noch zu teuer ist
dc.typeText/Journal Article
dc.pubPlaceBerlin Heidelberg
mci.reference.pages218-227
gi.identifier.doi10.1007/s002870100167


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