Дослідження алгоритмів прогнозування інформаційного трафіку - Тульчинський, В. О. (My University, 2022)
Описана 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.
Keywords: авторегресійний процес; згладжування; модель трафіку; самоподібний процес; середньоквадратична похибка; фрактальний трафік