Зазначено, що постійне збільшення обсягу мережевого трафіка в інформаційно-телекомунікаційній системі (ІТС) Придніпровської залізниці призводить до необхідності визначення в реальному часі перевантаження в мережі та здійснення контролю потоків даних. Одним із можливих рішень є метод прогнозування обсягу мережевого трафіка (вхідного та вихідного) з використанням нейромережевої технології, що дозволить уникнути перевантаження сервера та підвищити якість послуг. Виконано аналіз існуючого мережевого трафіка в ІТС Придніпровської залізниці та підготовка вибірок: навчальної, тестової, контрольної, а також створення в програмі Matlab нейронечіткої мережі (гібридної системи) та організація на відповідних вибірках таких етапів: навчання, тестування, аналіз адекватності прогнозу. Для фрагмента (Дніпропетровськ - Київ) в ІТС Придніпровської залізниці здійснено прогноз (на добу вперед) обсягу мережевого трафіка на основі гібридної системи, що створена в програмі Matlab; значення MAPE складає: 6,9 % для обсягу вхідного трафіка; 7,7 % для обсягу вихідного трафіка. Виявлено, що середня похибка навчання гібридної системи зменшується зі збільшенням: кількості входів (від 2 до 4), кількості термів (від 2 до 5) вхідної змінної, потужності навчальної вибірки (від 20 до 100). Значний вплив на середню похибку навчання гібридної системи має кількість термів її вхідної змінної. Визначено, що найменше значення середньої похибки навчання надає чотиривхідна гібридна система, більш точно здійснюється навчання нейронечіткої мережі за гібридним методом. Наукова новизна. Одержано залежності середньої похибки навчання гібридної системи прогнозування обсягу мережевого трафіка фрагмента (Дніпропетровськ-Київ) в ІТС Придніпровської залізниці від: кількості її входів, кількості термів вхідної змінної, потужності навчальної вибірки за різними методами навчання. Прогнозування обсягу мережевого трафіка в ІТС Придніпровської залізниці дозволить в реальному часі визначити перевантаження в мережі та здійснити контроль потоків даних.

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