Нейросетевая прогнозная модель интенсивностей самоподобного трафика телекоммуникационной сети с пакетной передачей данных

Исследованы статистические характеристики интенсивностей трафика сети GigabitEthetnet. Доказана самоподобная природа реального сетевого трафика. Изучены возможности использования для идентификации трафика сети GigabitEthetnetнейросетевых технологий. Описан алгоритм построения модели, приведен анализ адекватности построенной модели. С помощью построенной модели получены прогнозные значения итенсивностей трафика на несколько шагов вперед

In this paper the intensity of self-similar traffic of Gigabit Ethernet was researched. For this we use the measurement of real network. The research proves the self- similar nature of real traffic. Opportunity to use neural network to indicate the traffic of Gigabit Ethernet was shown. Our findings are, that our mathematical model is able to predict the intensity of traffic for some steps to forth