Досліджено проблему прогнозування мережевого трафіку у мережах ТСР/IР на базі статистичних даних спостережень. Визначено, що існуючі протоколи (SNMP, RMON) не передбачають довготривалого прогнозування, яке є необхідним для модернізації мережі. Регресійні методи (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), які лежать в основі протоколів, використовують лише послідовність значень прогнозованого ряду, що унеможливлює довгострокове прогнозування. Зроблено висновок про відсутність універсального ефективного методу прогнозування часових послідовностей, якими описується трафік комп'ютерної мережі. Розроблено модель прогнозу мережевого трафіку з урахуванням особливостей накопичення статистичних даних: наявності апріорних траєкторій, апостеріорного характеру прогнозування, скінченності дисперсії. Застосовується апарат канонічного розкладання випадкового процесу з урахуванням неоднорідності трафіку. Розроблено математичний апарат вирішення задачі екстраполяції реалізації, одержано вирази для оцінки похибки екстраполяції, вирази для відтворення апостеріорного випадкового процесу на основі моделювання. Враховуються похибки апріорних вимірювань, що надає можливість застосовувати зазначену модель у мережах за мінімуму діагностичних даних. Забезпечується точне визначення параметрів випадкового процесу у точках контролю та мінімум середнього квадрата похибки наближення у проміжках між цими точками. Застосування запропонованої методики на основі канонічного подання випадкових процесів забезпечує вирішення задачі довгострокового прогнозування мережевого трафіку. Порівняльний аналіз методів прогнозування свідчить про наближення методу канонічного розкладання випадкового процесу до інтелектуальних методів прогнозування.

  Повний текст PDF - 1.324 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"