Математические модели временных рядов интенсивностей трафика сети при различных подходах к их построению

В статье исследуется возможность применения механизмов искусственных нейронных сетей и авторегрессионного анализа для построения прогнозирующих математических моделей загруженности канала пакетной передачи данных. Задача решена на примере временного ряда наблюдений интенсивностей на порту пограничного коммутатора. Приведён алгоритм построения авторегрессионной модели на основе статистического анализа временного ряда наблюдений. Приведён алгоритм построения нейросетевой модели на основе определения фрактальной размерности временного ряда. Построенные модели сравнены по расчётным значениям введённых критериев оценки точности прогноза

нелинейная динамика, теорема Такенса, нейронные сети, временные ряды, трафик сети Gigabit Eternet