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Title: Análisis de la capacidad de las frecuencias 2.4ghz y 5ghz utilizando inteligencia artificial para la corrección de fallos en el servicio de internet doméstico proporcionado por la empresa Fiber Store
Authors: Jara Moya, Santiago David
Silva Segura, Bryann Sebastian
Keywords: WI-FI
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ANCHO DE BANDA
JIITTER
LATENCIA
Issue Date: Feb-2024
Publisher: Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Tecnologías de la Información
Abstract: This project establishes the relationship between Wi-Fi networks and artificial intelligence, after analyzing the information collected from the review of previous research works and the instruments of data acquisition applied to customers and technicians, some problems in the home networks were detected such as intermittent Wi-Fi signal, low connection speed, high packages loss rate, saturated bandwidth, high jitter and latency for the 2.4 GHz and 5 GHz frequency. The prediction model “Decision Tree Algorithm for Regression and Classification” is used because it was the model that best fitted the software requirements. This model allows measurements, network analysis, optimal values predictions, and failure detection carried out through the comparison of data obtained in the measurement and the values predicted by the algorithm, contemplating the conditions and limits established based on the frequency used and the speed plan contracted by the customers together. The developed tool provides an option to gather reports once the scan is completed and it predicts the correct location of the router in the customer's home. A technical guide is included, which contains methods to mitigate the failures detected on Wi-Fi networks. Among the proposed corrections there are change of channel, device management and load balancing, which allows the network to be supervised in a technical way, reducing the time used by each technical support provided to customers.
Description: En el presente proyecto se establece la relación entre las redes Wi-Fi e inteligencia artificial, después de analizar la información obtenida de la revisión de trabajos de investigación previos y de los instrumentos de recolección aplicados a clientes y personal técnico, se detectaron problemas en las redes domésticas, como señal Wi-Fi intermitente, velocidad de conexión baja, alta tasa de paquetes perdidos, ancho de banda saturado, jitter y latencia altos para la frecuencia de 2.4 GHz y la de 5 GHz. Se utiliza el modelo de predicción “Algoritmo Árboles de Decisión para Regresión y Clasificación”, porque se adaptó a los requerimientos del software, este modelo permite realizar las mediciones, el análisis de la red, las predicciones de valores óptimos , la detección de fallos a través de la comparación de datos obtenidos en la medición y los valores predichos por el algoritmo, considerando las condiciones y límites establecidos en base a la frecuencia utilizada junto con el plan de velocidad contratado por el cliente. La herramienta desarrollada brinda la opción de obtener un reporte una vez finalizado el escaneo y predice la ubicación correcta del router en el domicilio del cliente. Se incluye la guía técnica, que contiene métodos para mitigar los fallos detectados en redes Wi-Fi, entre las correcciones planteadas se detallan el cambio de canal, la gestión de dispositivos y el balanceo de carga, lo que permite realizar la revisión de la red de forma técnica, reduciendo los tiempos tomados en cada soporte técnico brindado a los clientes.
URI: https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/40938
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