Neural Networks for Short-Term Forecasting of Network Traffic

2011
Irina Kļevecka

Aizstāvēšana
09.06.2011. 15:00, Elektronikas un Telekomunikāciju fakultāte, Āzenes 12, 210.telpā

Zinātniskais vadītājs
Jānis Lelis

Recenzenti
V. Štrauss, M.L. Šneps-Šnepe, I. Jackiva

Promocijas darbs ir veltīts nelineāro neironu tīklu metodes izmantošanai telekomunikāciju tīklu noslodzes operatīvajā un īstermiņa prognozēšanā. Ir sīki izskatīti noslodzes prognožu kvalitāti ietekmējošie faktori un prognozēšanas pamataspekti. Izstrādāts neironu tīkla noregulēšanas algoritms, kas domāts prognozēšanas uzdevuma risināšanai. Algoritms tika aprobēts 10 laika rindām, kuras apraksta reālo noslodzi gan telefona tīklā ar ķēžu komutāciju, gan Interneta tīklā ar pakešu komutāciju . Prognozes tika arī iegūtas ar tādām vienkāršākajām lineārajām metodēm kā sezonālā eksponenciālā izlīdzināšana un SARIMA modelis, kā arī „naivās” metodes. Tas deva iespēju veikt prognožu kvalitātes salīdzinošo analīzi, un ieteikt neironu tīklu izmantošanas lietderību katrā konkrētā gadījumā. Darbs sastāv no diviem sējumiem un satur 25 zīmējumus, 11 tabulas, 96 pielikumus un 207 bibliogrāfijas nosaukumus.

Atslēgas vārdi
Telecommunications networks, traffic, forecasting, algorithm, neural networks, ARIMA, exponential smoothing

Kļevecka, Irina. Neural Networks for Short-Term Forecasting of Network Traffic. Promocijas darbs. Rīga: [RTU], 2011. 174 lpp.

Publikācijas valoda
English (en)