ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГУ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКА В ІНФОРМАЦІЙНО-ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ ПРИДНІПРОВСЬКОЇ ЗАЛІЗНИЦІ НА ОСНОВІ НЕЙРОНЕЧІТКОЇ МЕРЕЖІ
Journal Title: Наука та прогрес транспорту - Year 2016, Vol 0, Issue 6
Abstract
Мета. Постійне збільшення обсягу мережного трафіка в інформаційно-телекомунікаційній системі (ІТС) Придніпровської залізниці призводить до необхідності визначення в реальному часі перевантаження в мережі та здійснення контролю потоків даних. Одним із можливих рішень є метод прогнозування обсягу мережного трафіка (вхідного та вихідного) з використанням нейромережної технології, що дозволить уникнути перевантаження сервера та підвищити якість послуг. Методика. В роботі виконані аналіз існуючого мережного трафіка в ІТС Придніпровської залізниці та підготовка вибірок: навчальної, тестової, контрольної, а також створення в програмі Matlab нейронечіткої мережі (гібридної системи) та організація на відповідних вибірках таких етапів: навчання, тестування, аналіз адекватності прогнозу. Результати. Для фрагмента (Дніпропетровськ – Київ) в ІТС Придніпровської залізниці здійснений прогноз (на добу вперед) обсягу мережного трафіка на основі гібридної системи, що створена в програмі Matlab; значення MAPE складає: 6,9 % для обсягу вхідного трафіка; 7,7 % для обсягу вихідного трафіка. Виявлено, що середня похибка навчання гібридної системи зменшується при збільшенні: кількості входів (від 2 до 4); кількості термів (від 2 до 5) вхідної змінної; потужності навчальної вибірки (від 20 до 100). Значний вплив на середню похибку навчання гібридної системи має кількість термів її вхідної змінної. Визначено, що найменше значення середньої похибки навчання надає чотири-вхідна гібридна система, більш точно здійснюється навчання нейронечіткої мережі за гібридним методом. Наукова новизна. Отримані залежності середньої похибки навчання гібридної системи прогнозування обсягу мережного трафіка фрагмента (Дніпропетровськ–Київ) в ІТС Придніпровської залізниці від: кількості її входів, кількості термів вхідної змінної, потужності навчальної вибірки за різними методами навчання. Практична значимість. Прогнозування обсягу мережного трафіка в ІТС Придніпровської залізниці дозволить в реальному часі визначити перевантаження в мережі та здійснити контроль потоків даних.
Authors and Affiliations
V. M. Pakhomovа
Keywords
Related Articles
- EP ID EP226707
- DOI 10.15802/stp2016/90485
- Views 100
- Downloads 0
ОЦІНКА РІВНЯ ВІДПОВІДНОСТІ ЛОКОМОТИВОРЕМОНТНОГО ВИРОБНИЦТВА
Мета. Перевірки та обстеження технічного рівня локомотиворемонтних виробництв залізниць проводяться представниками керівного складу Департаменту та служби локомотивного господарства, ревізорського апарату, експертними гр...
POINTS ON THE SPHERE SURFACE
Purpose. The extensive use of the computer-aided design system (CAD) in education and industry puts forward new demands on the scope, content and quality of up-to-date descriptive geometry course. The purpose of the work...
MECHANICAL PARAMETERS CONTROL OF THE NEUTRAL RELAY OF RAIL AUTOMATICS BASED ON WAVELET ANALYSIS
Purpose. The scientific paper focuses on development of a method for mechanical parameters control of the neutral relay of rail automatics by current analyzing in the coil and the relay contacts at switching based on wav...
ПРОПОЗИЦІЇ ЩОДО УДОСКОНАЛЕННЯ ПРОЦЕСУ ФОРМУВАННЯ ПРОГРАМ ІЗ РЕФОРМУВАННЯ ГАЛУЗІ ЗАЛІЗНИЧНОГО ТРАНСПОРТУ
Мета. Робота ставить за мету розробку пропозицій щодо удосконалення процесу формування заходів та програм із реформування галузі залізничного транспорту України в процесі євроінтеграції на основі дослідження, порівняння...
APPLICATION OF FOURIER TRANSFORM AND WAVELET DECOMPOSITION FOR DECODING THE CONTINUOUS AUTOMATIC LOCOMOTIVE SIGNALING CODE
Purpose. The existing system of automatic locomotive signaling (ALS) was developed at the end of the last century. This system uses the principle of a numerical code which is implemented on the basis of relay engineering...