ivdon3@bk.ru
В данной статье мы рассмотрели и проанализировали различные модели прогнозирования временных рядов, используя данные, собранные с мобильных устройств IoT. Основное внимание уделено моделям, описывающим поведение трафика в телекоммуникационных системах. Рассмотрены методы прогнозирования, такие как экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), а также N-BEATS, который использует полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. В статье кратко описаны особенности каждой модели, рассмотрен процесс их обучения, и проведен сравнительный анализ качества обучения. На основе анализа данных отмечено, что для протокола UDP модель ARIMA обладает лучшим качеством обучения, для протокола TCP - линейная регрессия, а для протокола HTTPS - ARIMA.
Ключевые слова: телекоммуникационные системы, анализ трафика, модели прогнозирования, QoS, искусственный интеллект, линейная регрессия, ARIMA, Theta, N-BEATS
Работа посвящена вопросам исследования алгоритмов функционирования подсистемы управления, входящей в состав бортовой интегрированной системы управления летательным аппаратом и используемой на заключительном участке траектории движения. Алгоритмы функционирования подсистемы управления синтезированы на основе теории оптимизированных дельта-преобразований второго порядка с использованием принципа управления перевернутым маятником на тележке. В ходе исследований, проводимых на основе имитационного моделирования с использованием разработанной программной модели, оценивается как итоговая ошибка рассеивания, так и вклад в нее различных подсистем.
Ключевые слова: управление движением на конечном участке, летательный аппарат, бортовая интегрированная система управления, оптимизированные дельта-преобразования второго порядка, автономная система ближней радионавигации, имитационное моделирование, программная модель
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ