NAU Harvester System
Оптимальна екстраполяція параметрів мережевого трафіку на фоні завад
Репозитарій Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Оптимальна екстраполяція параметрів мережевого трафіку на фоні завад
|
|
| Creator |
Захарчук, Ольга Вікторівна
|
|
| Subject |
мережевий трафік
екстраполяція моніторинг дипломна робота |
|
| Description |
Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ". Керівник проекту: к.т.н., доцент, Андреєв Володимир Ілліч
Розвиток сучасних інформаційних технологій комп’ютерних систем та мереж, сучасних та наступного покоління, постійно супро-воджується зростанням вимог до їх якості, надійності та ефективності функціону-вання. Виконання цих вимог у значній мірі залежить від методів екстраполяції трафіку комп’ютерних мереж (КМ). У теперішній час існує багато методів екстраполяції: методи прогнозування, що базуються на згладжувані та ковзаючому середньому, регресійні методи екстра-поляції, методи Бокса - Дженкінса (ARIMA, ARMA); методи екстраполяції, що базу-ються на використанні нейронних мереж. Аналіз наукових джерел показав, що класичні методи екстраполяції такі, як статистичні та регресійні методи, мають ряд суттєвих недоліків: низьку ефектив-ність, складність та негнучкість, малопридатність для екстраполяції нестаціонарних випадкових процесів. Відсутність адаптивної моделі екстраполяції без участі експе-рта, придатність для екстраполяції тільки для певного типу задач. Методи екстрапо-ляції Бокса-Дженкінса також мають суттєвий недолік: для їх ефективної роботи не-обхідно мати досить велику передісторію спостережень за процесом, що обмежує можливості методу. Методи екстраполяції, що базуються на використанні нейрон-них мереж, хоча й позбавлені багатьох недоліків, що властиві класичним методам екстраполяції, також мають ряд недоліків: логічні правила функціонування нейт-ронної мережі недоступні для експерта, алгоритм логічних правил генерують великі об’єми цих правил, що суттєво ускладнює їх подальший аналіз. До того ж, всі ці методи можуть давати достовірний результат екстраполяції нестаціонарного процесу лише на одне значення в майбутньому при наявності знач-ної передісторії спостережень за процесом. Одержання декількох наступних за екст-рапольованим значень процесу в майбутньому з високою долею ймовірності викли-кає складності. В той же час, як показав аналіз існуючих наукових праць, залишаються недо-статньо висвітленими та реалізованими наступні актуальні проблеми комп’ютерних 10 мереж: оптимальна екстраполяція трафіку комп’ютерних мереж по мінімальній кі-лькості попередньої інформації на тлі можливих завад; самодіагностування КМ в процесі функціонування в штатному режимі; самовідновлення до рівня вимог якос-ті функціонування КМ без втручання обслуговуючого персоналу; побудова інтелек-туальних та експертних систем забезпечення якості КМ та інші. |
|
| Date |
2021-02-17T11:23:51Z
2021-02-17T11:23:51Z 2020-12 |
|
| Type |
Learning Object
|
|
| Identifier |
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/47202
|
|
| Language |
uk
|
|
| Format |
application/pdf
|
|