· Nom de l`entreprise en utilisant les données et les coordonnées du chef de projet. · Nom de votre Agence cliente et coordonnées du chef de projet du client, dans le cas de demandes émanant de consultants. · Nom du projet/étude · Être aussi précis que possible sur le type de données/année de modèle (s) demandée. · Comment vous comptez utiliser les données du modèle de voyage pour cette étude. Cela nous permettra de nous assurer que nous vous fournirons les informations les plus appropriées. · Durée approximative de l`étude. · Carte de la zone d`étude. · Format souhaité pour la réception des données ou des résultats (Shapefile, PDF, JPEG,…) 3. [Smyth03] Steven L. Scott et Padhraic Smyth, «le processus de poisson modulé de Markov et la cascade de Markov poisson avec des applications à la modélisation du trafic Web» http://www.datalab.uci.edu/papers/ScottSmythV7.pdf il existe plusieurs facteurs qui pourraient affecter Garanties QOS.

Par conséquent, pour concevoir un réseau pour prendre en charge QOS n`est pas une tâche facile. L`étape principale est d`avoir une fois de plus une compréhension claire du trafic dans le réseau. Sans une compréhension claire du trafic et des applications qui pourraient utiliser le réseau, les garanties QOS ne peuvent pas être fournies. Par conséquent, la modélisation du trafic devient une étape cruciale et nécessaire. 1. demande de: exécution de modèle supplémentaire pour le projet et les données ou résultats du modèle de demande de voyage du CRPC (adopté le 19 juin 2018) pour demander un modèle ou des données ou des résultats du modèle de demande de voyage du CRPC, veuillez remplir le formulaire d`accord de mainlevée en cliquant sur un modèle de données de paquet est le modèle source gourmand. Il peut être utile dans l`analyse du débit maximal pour le trafic de meilleur effort (sans aucune garantie de qualité-de-service). De nombreux générateurs de trafic sont des sources gourmandes. À part les modèles de trafic discutés dans ce rapport, il existe de nombreux autres modèles de trafic, qui sont largement utilisés pour la modélisation du trafic. Il existe différentes catégories de modèles de trafic comme les types stationnaires et non stationnaires. Les modèles stationnaires peuvent être subdivisés en modèles qui sont désignés comme dépendants à courte portée et dépendants à longue portée.

Chaque modèle varie sensiblement de l`autre et convient à la modélisation de différentes caractéristiques du trafic. Les modèles de flux de fluides sont conceptuellement simples. Par exemple, la simulation d`événements pour un multiplexeur ATM présente plusieurs avantages, lorsque des modèles de flux de fluide sont utilisés pour la simulation. Les modèles autres que les modèles de flux de fluide, qui distinguent entre les cellules et considèrent l`arrivée de chaque cellule comme un événement distinct, consomment généralement des quantités énormes de mémoire et de temps CPU pour la simulation.