Прогнозирование значений трафика данных с использованием моделей временных рядов

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
прогнозирование сетевого трафика, модель трафика, модель скользящих средних, модель экспоненциального сглаживания traffic prediction, traffic modeling, moving average model, exponential smoothing model

Основное содержимое статьи

А. В. Гребенников
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
Ю. А. Крюков
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
Д. В. Чернягин
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Аннотация

Прогнозирование сетевого трафика представляет значимый интерес в таких областях как отслеживание перегрузок в сети, контроль потоков данных и сетевое управление. Тщательно подобранная модель трафика способна выявить и предугадать важнейшие характеристики сетевого трафика, такие как кратковременно и долговременно зависимые процессы, самоподобность на больших временных масштабах. В данной работе рассматривается ряд простых моделей временных рядов для осуществления прогноза.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Гребенников, А.В., Крюков, Ю.А. и Чернягин, Д.В. 2021. Прогнозирование значений трафика данных с использованием моделей временных рядов. Системный анализ в науке и образовании. 3 (сен. 2021), 1–10.
Выпуск
№ 3 (2011): №3 (2011)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – С. 206.

Гребенников А. В., Крюков Ю. А., Чернягин Д. В. Моделирование сетевого трафика и прогнозирование с помощью модели ARIMA // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2011. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/19. – 0421100111002.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)