Прогнозирование надежности инфокоммуникационных систем на основе моделей авторегрессии
https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).82-86
Аннотация
Рассматривается задача расчета показателей надежности инфокоммуникационных систем, основывающаяся, как правило, на статистических данных, сбор и обработку которых осуществляет система мониторинга. Для получения максимально приближенных к реальным практическим результатам расчётных показателей необходимо проводить большое число измерений. В этом смысле теория фильтрации находит широкое применение в разнообразных задачах оценивания. Популярность обусловлена возможностью эффективного решения технических вопросов и реализацией через программы математического моделирования. Статья направлена на прогнозирование параметров инфокоммуникационных систем на основе моделей авторегрессии. Целью статьи является применение методов регрессионного анализа и рассмотрение задачи оценки показателей по экспериментальным значениям для прогнозирования тренда данных. В результате предлагается решение задачи идентификации интересующего временного ряда переменных методом наименьших квадратов. Помимо теоретических выкладок, разработана программа, позволяющая автоматизировать процесс вычислений.
Об авторе
А. А. Шерстнева
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Россия
Россия
Новосибирск
Список литературы
1. Домбровский В.В., Пашинская Т.Ю. Оптимальные стратегии прогнозирующего управления системами со случайными параметрами, описываемыми многомерной регрессионной моделью с марковским переключением режимов // Вестник Томского гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. 2019. №48. С.4-12. DOI: https://doi.org/10.17223/19988605/48/1
2. Домбровский В.В., Пашинская Т.Ю. Прогнозирующее управление системами с марковскими скачками и авторегрессионным мультипликативным шумом с марковским переключением режимов // Вестник Томского гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. №44. С.4-9. DOI: https://doi.org/10.17223/19988605/44/1
3. Шерстнева А.А. Оценка параметров одномерного и двумерного распределения случайных величин // Вестник НовГУ. 2020. №5 (121). С.63-67. DOI: https://doi.org/10.34680/2076-8052.2020.5(121).63-67
4. Шерстнева О.Г., Шерстнева А.А. Анализ сети связи с учетом показателей надежности // Вестник РГРТУ. 2020. №73. С.52-58. DOI: https://doi.org/10.21667/1995-4565-2020-73-52-58
5. Bergmeir C., Hyndman R.J., Koo B. A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction // Computational Statistics and Data Analysis. 2018. Vol.120. Issue C. Р.70-83. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csda.2017.11.003
6. Wickramasuriya S.L., Athanasopoulos G., Hyndman R.J. Optimal forecast reconciliation for hierarchical and grouped time series through trace minimization // J American Statistical Association. 2019. Vol.114(526). P.804–819. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.2018.1448825
7. Harrell F.E. Regression modeling strategies: With applications to linear models, logistic and ordinal regression, and survival analysis. 2nd ed. New York, USA: Springer, 2015. 582 p.
8. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика. От данных к знаниям. Учебное пособие. 2-е изд., СПб: Питер, 2013. 704 с.
9. Вилков А.П., Родионова Т.Е. Использование систем одновременных уравнений для получения моделей описания технических объектов // Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем. 2016. №10. С.175-177.
Рецензия
Для цитирования:
Шерстнева А.А. Прогнозирование надежности инфокоммуникационных систем на основе моделей авторегрессии. Вестник Новгородского государственного университета. 2021;(2(123)):82-86. https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).82-86
For citation:
Sherstneva A.A. Reliability forecasting on the base of autoregression models for infocommunication systems. Title in english. 2021;(2(123)):82-86. (In Russ.) https://doi.org/10.34680/2076-8052.2021.2(123).82-86
Просмотров:
90
Послать статью по эл. почте 