Методи прогнозування інформаційного трафіку в гетерогенних телекомунікаційних мережах

Abstract

У роботі розглянуто методи прогнозування інформаційного трафіку в гетерогенних телекомунікаційних мережах. Проаналізовано сучасні підходи до прогнозування, зокрема статистичні методи, моделі на основі часових рядів, гібридні підходи, а також методи прогнозування із застосуванням штучних нейронних мереж (ШНМ). Досліджено можливості використання параметричних моделей, зокрема ARIMA та ARIMA-GARCH, для короткострокового прогнозування мережевого трафіку. Також розглянуто ефективність нейромережевих підходів, зокрема LSTM, для довгострокового прогнозування. Оцінено переваги та недоліки різних методів, а також їхню доцільність для застосування в мережах п’ятого та наступних поколінь. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації управління мережевими ресурсами, підвищення якості надання послуг зв’язку та запобігання перевантаженню мережі.

The paper considers methods of forecasting information traffic in heterogeneous telecommunication networks.