Особливості прогнозування рівня вебтрафіку у комп’ютерних мережах загального призначення

Problems of Informatization and Management Pub Date : 2022-11-01 DOI:10.18372/2073-4751.71.17002

К. О. Радченко

{"title":"Особливості прогнозування рівня вебтрафіку у комп’ютерних мережах загального призначення","authors":"К. О. Радченко","doi":"10.18372/2073-4751.71.17002","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У статті проведено дослідження процесу прогнозування рівня вебтрафіку комп'ютерних мереж. Розглянуто можливість прогнозувати вебтрафік в різних масштабах часу за допомогою рекурентних нейронних мереж, використовуючи вейвлет-розклад вихідного часового ряду. Вейвлет-перетворення виконує декомпозицію даних, отже основні часові структури вихідного часового ряду стають чітко видними. Окремі вейвлет-коефіцієнти прогнозуються, потім рекомбінуються для отримання остаточного прогнозу. Показано, що усереднена кількість байтів, переданих за період одну годину, демонструє прогнозованість під час використання цього методу. Проводиться подальше обґрунтування параметрів моделі за допомогою додаткових експериментів та аналізу даних вебтрафіку.","PeriodicalId":315156,"journal":{"name":"Problems of Informatization and Management","volume":"124 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Problems of Informatization and Management","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18372/2073-4751.71.17002","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

У статті проведено дослідження процесу прогнозування рівня вебтрафіку комп'ютерних мереж. Розглянуто можливість прогнозувати вебтрафік в різних масштабах часу за допомогою рекурентних нейронних мереж, використовуючи вейвлет-розклад вихідного часового ряду. Вейвлет-перетворення виконує декомпозицію даних, отже основні часові структури вихідного часового ряду стають чітко видними. Окремі вейвлет-коефіцієнти прогнозуються, потім рекомбінуються для отримання остаточного прогнозу. Показано, що усереднена кількість байтів, переданих за період одну годину, демонструє прогнозованість під час використання цього методу. Проводиться подальше обґрунтування параметрів моделі за допомогою додаткових експериментів та аналізу даних вебтрафіку.

查看原文本刊更多论文

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Problems of Informatization and Management

自引率

0.00%

发文量