ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ МЕТОДАМИ КВАНТИЛЬНОЇ ТА ЛОГІСТИЧНОЇ РЕГРЕСІЇ
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Хлапонін, Ю.І.
Касім, Н.Х.
Тарасюк, Д.М.
Мова основного тексту :
Англійська
eKNUTSHIR URL :
Випуск :
80
ISSN :
2524-0056
Початкова сторінка :
91
Кінцева сторінка :
97
Цитування :
[APA 7] Хлапонін, Ю., Касім, Н., & Тарасюк, Д. (2023). FORECASTING THE STATE OF TELECOMMUNICATION NETWORKS USING QUANTILE AND LOGISTIC REGRESSION METHODS. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка, (80), 91–97. https://doi.org/10.17721/2519-481X/2023/80-10
[ДСТУ] Хлапонін Ю., Касім Н., Тарасюк Д. FORECASTING THE STATE OF TELECOMMUNICATION NETWORKS USING QUANTILE AND LOGISTIC REGRESSION METHODS. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. 2023. no. 80. P. 91—97. DOI: 10.17721/2519-481X/2023/80-10 (date of access: 25.07.2026).
У сучасному світі повсюдне поширення інформаційних технологій переплелись телекомунікаційні системи з усіма аспектами людського життя. Важко осягнути світ, де ви відключені від «Всесвітньої мережі» або не можете миттєво обмінюватися даними через заплутану мережу сучасних мобільних пристроїв. Життєвість підтримки зв’язку онлайн неможливо переоцінити, а забезпечення безперебійної роботи телекомунікаційних систем є першорядним. У цьому документі розглядається головне завдання прогнозування та керування продуктивністю цих мереж, використовуючи методи квантильної та логічної регресії. Наше дослідження використовує реальні дані з операцій телекомунікаційної мережі, щоб побудувати прогностичну модель, здатну заздалегідь передбачити стан мережі. Ця можливість прогнозування служить основою для інтелектуальних систем прийняття рішень, полегшуючи керування мережею в реальному часі. Впроваджуючи методи машинного навчання, зокрема квантильну регресію, ми досягаємо глибокого розуміння того, як різні фактори впливають на продуктивність мережі. Наше дослідження не обмежується лише прогнозуванням; він поширюється на сфери інтелектуальних систем прийняття рішень, де розуміння, отримане за допомогою регресійного аналізу, відіграє ключову роль. Ці інтелектуальні системи обладнані для прийняття керованих даними рішень щодо розподілу мережевих ресурсів, графіків технічного обслуговування та превентивного вирішення проблем. По суті, вони діють як зберігачі стабільності мережі, гарантуючи, що телекомунікаційні системи залишаються надійними та чуйними на вимоги сучасного суспільства, що постійно змінюються. Ця стаття проливає світло на незамінну роль регресійних методів у проактивному управлінні станом телекомунікаційних мереж. Використовуючи потужність машинного навчання та аналіз даних, ми прокладаємо шлях до майбутнього, де збої в роботі мережі зведені до мінімуму, а безперебійне з'єднання, на яке ми звикли покладатися, постійно буде присутнім у нашому житті.
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.06 MB
Контрольна сума :
(MD5):e13a887b463af0b4d97621364f61c144
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International