ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНТЕНСИВНОСТЕЙ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ

Предложено использование нейросетевой модели (многослойный персептрон) для прогнозирования интенсивностей самоподобного трафика сети Ethernet. Для исследования использованы данные интенсивностей реально существующей сети. Приведены результаты прогнозирования и оценка погрешностей.

Neural network model to predict the intesity of self-similar traffic of telecommunication network

Neural network models (multi-layer perceptron) are used to predict intensity of Ethernet network self similar traffic. This research used intensity of real network. The results of prediction and evaluation errors are given.

Авторы
Султанов А.Х. 1 , Габдрахманов А.А.2 , Габдрахманова Н.Т. 3
Номер выпуска
2
Язык
Русский
Страницы
93-98
Статус
Опубликовано
Том
15
Год
2011
Организации
  • 1 УГАТУ
  • 2 ЗАО «Самара-Транстелеком»
  • 3 РУДН
Ключевые слова
фрактальность; nonlinear dynamics; Takens theorem; neural networks; multilayer perceptron; time rows; self-similar Ethernet traffic; нелинейная динамика; теорема Такенса; нейронные сети; многослойный персептрон; временные ряды; трафик сети Ethernet
Цитировать
Поделиться

Другие записи