Н.М. Легкий1, В.Д. Соколова2, В.И. Богомолов3, В.Е. Ёрхов4, А.А. Печников5

1,2 Российская открытая академия транспорта (Москва, Россия)
3 Российский государственный социальный университет (Москва, Россия)
1,4,5 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)
1 legki@rambler.ru

Постановка проблемы. Анализ и прогнозирование сетевого трафика остаются ключевыми задачами в управлении потоками информации в мультисервисных и телекоммуникационных сетях. Эти процессы основаны на прогнозах, которые помогают принимать обоснованные решения.

Цель. Провести анализ различных моделей прогнозирования сетевого трафика и обосновать выбор наиболее эффективной модели прогнозирования.

Результаты. Предложены модели прогнозирования трафика телекоммуникационных сетей на основе анализа временных рядов, являющиеся наиболее перспективными методами прогнозирования.

Практическая значимость. Спрогнозированные данные предоставляют информацию, необходимую для решения проблемы управления информационными потоками в сети. Они позволяют на основе управления предотвращать потерю информационных и мультимедийных пакетов.

Легкий Н.М., Соколова В.Д., Богомолов В.И., Ёрхов В.Е., Печников А.А. Анализ трафика мультисервисных сетей и создание моделей его прогнозирования // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 12. С. 52–57. DOI: https://doi.org/ 10.18127/ j20700784-202512-09

1. Рейтинг стран мира по индексу сетевой готовности. URL: https://gtmarket.ru/ratings/networked-readiness-index (дата обращения 15.05.2025).
2. http://at.pstu.ru/view/Инфраструктура_конвергентных_сетей_NGN (дата обращения 15.05.2025).
3. Бородин В.В., Шевцов В.А., Ковалкина Н.Г. Типовые модели трафика гетерогенных сетей // Успехи современной радиоэлектроники. 2024. Т. 78. № 10. С. 45–58. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202410-06.
4. Иванов А.В. Разработка и исследование алгоритмов прогнозирования и управления очередями в компьютерных сетях: Автореф. … канд. техн. наук. СПб. 2001. 20 с.
5. Колесников А.В. Моделирование сетевого трафика и алгоритмы борьбы с перегрузками на основе методов нелинейной динамики и краткосрочного прогнозирования временных рядов: Автореф. … канд. техн. наук. М. 2015. 22 с.
6. Марьенков А.Н. Управление трафиком вычислительной сети на основе идентификации аномалий: Автореф. … канд. техн. наук. Астрахань. 2012. 20 с.
7. Межуев А.М., Кобелев К.А., Стуров Д.Л., Бабусенко С.И. Способ распределения информационных потоков в цифровой системе связи с использованием обобщенного показателя // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 92–103.
8. Спирина Е.А., Козлов С.В., Бухарина А.А. Разработка модели трафика в гетерогенных сетях связи на основе экспериментальных данных // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 1. С. 92–110.
9. Искандеров Ю.М., Буцанец А.А., Смоленцев С.В., Мазаков Е.Б., Матрохина К.В., Трофимец В.Я. Алгоритм нечеткого управления информационным трафиком в телекоммуникационных сетях // Электромагнитные волны и электронные системы. 2024. Т. 29. № 1. С. 41–55.
10. Чучуева И.А. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального правдоподобия: Автореф. … канд. тех. наук. М. 2012. 20 с.
11. Кирьянова Л.В. Теория случайных процессов. М.: Изд-во Моск. гос. строит. ун-та; Мир. 2016. 96 с.
12. Сизов А.А. Модели, способы и программные средства поддержки принятия решений на основе прогнозирования временных рядов с переменной структурой: Автореф. … канд. техн. наук. Смоленск. 2014. 20 с.
13. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика. 2001. 228 с.