Сухий Дмитро МаксимовичГахович Сергій Вікторович2024-09-042024-09-042024Сухий Д. М. Розробка та дослідження системи прогнозування завантаження мережі за допомогою машинного навчанн : кваліфікаційна робота бакалавра я : 172 Телекомунікації та радіотехніка / наук. кер. С. В. Гахович . Київ, 2024. 36 с.https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/4303Об’єкт дослідження – методи прогнозування завантаження мережі з використанням машинного навчання. Мета роботи – розробка системи прогнозування завантаження мережі з використанням рекурентних нейронних мереж для підвищення ефективності управління мережею. У дипломній роботі досліджено сучасні методи прогнозування завантаження мережі та їхню ефективність. Проведено аналіз різних моделей машинного навчання та обрано модель LSTM для прогнозування завантаження мережі. Визначено ключові фактори, що впливають на точність прогнозів. Розроблено систему прогнозування завантаження мережі, що включає збір та обробку даних, навчання моделі та прогнозування завантаження в реальному часі. Проведено інтеграцію системи з існуючими мережевими інструментами для забезпечення безперервного збору даних. Запропонована система дозволяє операторам мережі оптимізувати розподіл ресурсів, підвищити якість обслуговування та виявляти аномалії в мережевому трафіку. Система була успішно протестована в лабораторних умовах і показала високу ефективність в реальних умовах експлуатації.uaLSTMпрогнозування завантаження мережімашинне навчаннярекурентні нейронні мережімережевий трафікБакалаврська робота