Уақыттық қатарды қолдана отырып, желілік трафикті болжау үшін модельдеу
Аннотация
Желілік трафикті пайдалану туралы деректерді зерттеуге арналған уақыттық қатарларды талдау және болжау құралы желіні бақылау, ресурстарды басқару және қауіптерді анықтауды қоса алғанда, қолайлы және сапалы желілік қызметтерді ұсыну үшін өте маңызды. Заманауи желінің трафигі күрделі құрылымға ие және желілік құрылғылармен қызмет көрсету үшін пакеттердің түсу жылдамдығы біркелкі емес. Желілік трафикті болжау желідегі жүктемелерді бақылау, деректер ағынын бақылау және желіні басқару кезінде үлкен қызығушылық тудырады. Мұқият таңдалған трафик моделі желілік трафиктің маңызды сипаттамаларын анықтауға және болжауға қабілетті. Бұл мақалада желілік трафиктің мәліметтер жиынтығын болжау үшін NARX сызықтық емес авторегрессиялық экзогендік алгоритмін қолдана отырып модельдеу ұсынылған. NARX – сызықтық емес жүйелерді көрсету үшін қолдануға болатын модельдердің бірі, әсіресе уақыттық қатарлардың мәліметтер жиынтығын модельдеу кезінде. Жасанды нейрондық желі, Левенберг – Марквардттың оқыту алгоритмін қолдана отырып жасалды, оқытылды және сыналды. Болжау үшін бастапқы деректер ретінде пакеттік жылдамдықпен нақты өлшенген желілік трафик алынды. Бастапқы деректерді зерттеу нәтижесінде MSE орташа қателіктің ең жақсы мәні алынды. Сондай-ақ, орташа квадраттық қателіктің дәуірлер санына тәуелділік графигі және регрессия графигі алынды.
Автор
Сериков Т.Г.
Мирзакулова Ш.А.
Хамзина Б.Е.
Айсин Ж.А.
DOI
https://doi.org/10.48081/ELWN6070
Ключевые слова
уақыттық қатар
нейрондық желі
сызықтық емес авторегрессия
желілік трафик
болжау
Год
2022
Номер
Выпуск 1