단계 ( 366 ) 에서 , 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 ( 130 ) 는 , 현재 시간 과 프로세스 ( 360 ) 가 실행 될 다음 시간 사이 에 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 로부터 ( 접속 토큰 들 의 형태 인 ) 추가 활성 접속 할당 을 위한 요구 를 외 삽 하 기 위해 자기 자신 의 예견 기능 을 수행 한다 . 이 를 행할 때 , 클라이언트 - 레벨 용량 프로세서 ( 130 ) 는 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 각각 으로부터 추가 활성 접속 할당 요청 들 ( 및 잉여 접속 토큰 릴리스 들 ) 의 이력 을 검토 하 는 머신 학습 알고리즘 을 구현 하 는 명령 들 을 실행 할 수 있 다 . 이 는 하 기 방식 들 로 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 에 의해 수행 되 는 예견 기능 과 상이 할 수 있 다 : 1 ) 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 모두 에 걸친 요구 를 충족 시킬 수 있 는 것 을 보장 하 기 위해 , 이 들 모두 에 걸친 요구 패턴 들 을 집성 하 고 ; 2 ) 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 모두 에 걸쳐 통합 된 추가 할당 에 대한 요구 를 외 삽 하 고 ( 즉 , 일부 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 은 , 다른 것 들 이 잉여 접속 토큰 들 을 릴리스 하 고 있 을 수 있 을 때 요구 된 스파이크 ( spike ) 를 볼 수 있 음 ) ; 3 ) 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 사이 의 상호 - 상관 패턴 들 을 식별 하 고 , 따라서 요구 패턴 들 에 대해 더 전반 적 으로 검토 하 고 , 따라서 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 ( 200 ) 레벨 에서 보다 더 정확 한 외 삽 을 제공 하 고 ; 4 ) 다른 기저 대역 - 레벨 용량 프로세서 들 ( 200 ) 로부터 외 삽 된 요구 증가 들 의 예상 시 에 , 접속 예약 ( 132 ) 에서 릴리스 된 접속 토큰 들 을 버퍼 링 할 수 있 다 .