Нечеткая грануляция в моделировании и прогнозировании объема телекоммуникационного трафика

Н.Г. Ярушкина; Т.В. Афанасьева; И.А. Тимина

Нечеткая грануляция в моделировании и прогнозировании объема телекоммуникационного трафика

Н.Г. Ярушкина¹, Т.В. Афанасьева², И.А. Тимина³

научная статья Страницы: 67-72

¹ д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Информационные системы», проректор по НР, Ульяновский государственный технический университет
² д.т.н., доцент, зам. зав. кафедрой «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет
³ аспирант, кафедра «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: прогнозирование телекоммуникационный трафик

Аннотация

Рассмотрена проблема прогнозирования объема трафика серверов телекоммуникационных сетей. Показано, что эта проблема решается на основе применения предварительной грануляции значений временных рядов, полученных в результате мониторинга основных показателей. Для прогнозирования применен метод нечетких элементарных тенденций.

Для цитирования

Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Тимина И.А. Нечеткая грануляция в моделировании и прогнозировании объема телекоммуникационного трафика // Наукоемкие технологии. 2013. № 5. С. 67–72.

Список источников

Zadeh L.A. Fuzzy Sets and Information Granularity // Advances in Fuzzy Sets Theory and Applications / Ed. by M.M. Gupta, R.K. Ragade, R.R. Yager.Amsterdam: North-Holland Publishing Company. 1979. P. 3-20.
Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Перфильева И.Г. Основы нечетко-гранулярного моделирования временных рядов // Материалы 1-го Междунар. симпозиума «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: теория и практика» / под ред. проф. А.В. Колесникова. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта. 2012. Ч. 2. С. 303-313.
Афанасьева Т.В. Гранулярная модель прогнозирования временных рядов // Труды VI Междунар. научно-практ. конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 16-20 мая 2011 г.). Т. 1. М.: Физматлит. 2011. С. 222-234.
Song Q., Chissom B. Fuzzy time series and its models // Fuzzy Sets and Systems. 1993. № 54. Р. 269-277.
Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика. 2004.
Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В. Метод нечеткого моделирования и анализа тенденций временных рядов // Интеллектуальные системы управления (Коллективная монография) / под ред. акад. РАН С.Н. Васильева. М.: Машиностроение. 2010. С. 301-305.
Программа нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций (Fuzzy Tend). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2010613774. 2010.

Полный текст, PDF 350 ₽

[1] Zadeh L.A. Fuzzy Sets and Information Granularity // Advances in Fuzzy Sets Theory and Applications / Ed. by M.M. Gupta, R.K. Ragade, R.R. Yager.Amsterdam: North-Holland Publishing Company. 1979. P. 3-20.

[2] Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Перфильева И.Г. Основы нечетко-гранулярного моделирования временных рядов // Материалы 1-го Междунар. симпозиума «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: теория и практика» / под ред. проф. А.В. Колесникова. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта. 2012. Ч. 2. С. 303-313.

[3] Афанасьева Т.В. Гранулярная модель прогнозирования временных рядов // Труды VI Междунар. научно-практ. конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 16-20 мая 2011 г.). Т. 1. М.: Физматлит. 2011. С. 222-234.

[4] Song Q., Chissom B. Fuzzy time series and its models // Fuzzy Sets and Systems. 1993. № 54. Р. 269-277.

[5] Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика. 2004.

[6] Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В. Метод нечеткого моделирования и анализа тенденций временных рядов // Интеллектуальные системы управления (Коллективная монография) / под ред. акад. РАН С.Н. Васильева. М.: Машиностроение. 2010. С. 301-305.

[7] Программа нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций (Fuzzy Tend). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2010613774. 2010.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи