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Para una administracion adecuada de los recursos y el diseno refinado de una red informatica es necesario estimar el trafico en base a la clasificacion de data, se podria detectar paquetes peligrosos con lo que se permitiria implementar controles para garantizar la seguridad. El proposito de la investigacion fue disenar una Red Neuronal Artificial (RNA) Perceptron Multicapa con Retropropagacion para pronosticar el trafico de una Red Enterprise Academica. Para ello se identificaron y clasificaron los protocolos de mayor presencia en la data recolectada a traves de un puerto espejo en el switch de distribucion de la infraestructura utilizando software libre. Se diseno una Red Neuronal Artificial en Matlab en base a tres pruebas variando su arquitectura, se evaluo su eficiencia en la prediccion de los protocolos analizados, obteniendo el 88% .

Aplicación de Perceptrón Multicapa en la predicción de tráfico para redes académicas empresariales