ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ ..................................................................................................................... 4
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕТЕВОГО
ТРАФИКА ДЛЯ КРАТКОСРОЧНЫХ И ДОЛГОСРОЧНЫХ ПРОГНОЗОВ ...........11
1.1 Актуальность прогнозирования сетевого трафика .................................11
1.2 Модели и методы прогнозирования......................................................... 17
1.3 Самоподобность трафика ......................................................................... 25
1.4 Итеративный подход ................................................................................. 27
1.5 Искусственные нейронные сети .............................................................. 29
1.6 Выводы по главе ........................................................................................ 38
ГЛАВА 2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАФИКА ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ С
ПОМОЩЬЮ АВТРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ARIMA НА КРАТКОСРОЧНОМ
ПЕРИОДЕ ...................................................................................................................... 40
2.1 Структура модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего
среднего ARIMA ............................................................................................. 40
2.2 Исследование трафика интернета вещей и свойство самоподобия ...... 41
2.3 Применение итеративного подхода при разработке алгоритма по
подбору оптимальной модели прогнозирования ARIMA ........................... 47
2.4 Выводы по главе ........................................................................................ 53
ГЛАВА 3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАФИКА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ С
ПОМОЩЬЮ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ АВТРЕГРЕССИИ ARIMA C
ПРИМЕНЕНИЕМ УСЛОВНОЙ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ GARCH НА
КРАТКОСРОЧНОМ ПЕРИОДЕ .................................................................................. 54
3.1 Модель GARCH ......................................................................................... 54
3.2 Модель ARIMA/GARCH........................................................................... 55
3.3 Алгоритм подбора и оценки гибридной модели ARIMA/GARCH ....... 59
3.4 Прогнозирование трафика реального времени с помощью модели
ARIMA/GARCH .............................................................................................. 61
3.5 Выводы по главе ........................................................................................ 72
ГЛАВА 4 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАФИКА ТРЕХМЕРНОЙ СЕТИ ИНТЕРНЕТА
ВЕЩЕЙ ВЫСОКОЙ ПЛОТНОСТИ КАК МНОГОМЕРНОГО СЛУЧАЙНОГО
ПРОЦЕССА .................................................................................................................. 75
3
4.1 Модель трафика ......................................................................................... 75
4.2 Масштаб времени ...................................................................................... 81
4.3 Метод использования искусственных нейронных сетей ....................... 84
4.4 Эффективность метода ............................................................................. 88
4.5 Выводы по главе ........................................................................................ 91
ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................................. 93
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ................................. 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПЕРЕМЕННЫХ ........................................................ 99
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ........................................................................................... 102
ПРИЛОЖЕНИЕ А. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ
ОСНОВНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ......................... 111
