Menyu
Avtorizasiya  
Login: 
Parol: 
ITI əməkdaslarının elmi isləri Elektron kitabxana Konfranslar İnformasiya Sistemi Qəzetlər UOT 004
eXTReMe Tracker
ITI əməkdaşlarının elmi işləri - məqalə


 Biblioqrafik təsvir
 Шыхалиев , Р.Г. Об одном методе прогнозирования трафика компьютерных сетей / Р.Г. Шыхалиев // İnformasiya Texnologiyaları Problemləri. - 2020. - N: 2. - C. 124–133.
 Annotasiya
 Точное прогнозирование объема трафика компьютерных сетей (КС) как в долгосрочном, так и краткосрочном периоде времени играет очень важную роль в мониторинге, а также в эффективном управлении оптимальным использованием имеющихся сетевых ресурсов. Обычно более опытные сетевые администраторы интуитивно прогнозируют объем трафика КС, однако это совсем неприемлемо для администрирования современных, больших и сложных КС. Поэтому должны быть разработаны более точные методы прогнозирования объема трафика КС с использованием методов машинного обучения, которые помогут администраторам КС эффективно планировать и оптимально управлять использованием имеющихся сетевых ресурсов. В данной статье предлагается метод краткосрочного прогнозирования объема трафика КС на основе модели CART (Classification and Regression Trees). Суть метода заключается в том, что с помощью деревьев решений предыдущие множества состояний объема трафика классифицируются по множеству шаблонов состояний объема трафика и строится модель линейной регрессии, соответствующая каждому классу. Метод позволяет прогнозировать будущее состояние объема трафика КС путем кластеризации векторов текущих состояний трафика по наиболее подходящим предыдущим шаблонам и использования регрессии. Таким образом, задача краткосрочного прогнозирования объема трафика КС состоит в определении векторов текущих состояний объема трафика и модели регрессии для прогнозирования. Для оценки точности метода используется средняя абсолютная масштабированная ошибка MASE (Mean Absolute Scaled Error). Предложенный метод позволит прогнозировать объем трафика КС для коротких периодов времени, например, для периодов недель, дней, часов и секунд. Результаты краткосрочных прогнозов могут быть использованы для улучшения QoS (Quality of Service), предотвращения перегрузки каналов связи, оптимального управления имеющимися ресурсами КС и т.п.
 Elektron variant
Elektron variant

     ________
     © ict.az   http://ict.az/az
 
Copyright © 2009-2021 AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu