Тульчинський, В. О.2023-01-312023-01-312022Тульчинський В. О. Дослідження алгоритмів прогнозування інформаційного трафіку : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 172 Телекомунікації та радіотехніка / В. О. Тульчинський ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 65 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/21642Описана модель фрактального трафіку у вигляді дискретного у часі самоподібного процесу. Розглянуті основні алгоритми прогнозування трафіку: 1) на основі згладжування часових рядів; 2) в рамках моделі ARIMA; 3) на основі штучної нейронної мережі. На основі реалізації реального трафіку проведено порівняльний аналіз наступних алгоритмів прогнозування: LV-предиктору; прогнозування на основі моделей авторегресії; алгоритмів простого і подвійного експоненціального згладжування. Виконано дослідження можливостей довготермінового прогнозування самоподібних у широкому розумінні послідовностей з різними значеннями параметру Херста.ukавторегресійний процесзгладжуваннямодель трафікусамоподібний процессередньоквадратична похибкафрактальний трафікOther