Вдосконалено методику короткострокового прогнозування трафіка, яка відрізняється від відомих незалежним прогнозуванням вейвлєт коефіцієнтів нейронними мережами каскадно-корельованої архітектури, що дозволяє підвищити адаптивність системи прогнозування до флуктуації трафіка та забезпечити вищу точність прогнозу. Встановлено систему нейронечіткого висновку в результаті використання її як експертної системи для раннього оцінювання якості прогнозу трафіка, що дозволило проводити оцінювання придатності прогнозу для побудови таблиць маршрутизації. Запропоновано вдосконалений евристичний алгоритм для offline маршрутизації в мережі IP/MPLS, відмінністю якого від відомих є підвищення рівня якості сервісу за рахунок використання ресурсів телекомунікаційної мережі, знайдених на основі аналізу прогнозу та поточної схеми маршрутизації. Надано використання кусково-лінійної функції штрафу на зайняття доступної смути пропускання як компоненти функції вартості шляху, яка на відміну від існуючих залежностей компоненти метрики від смуги пропускання дозволяє ефективніше використовувати ресурси пропускної здатності мережі.

  Скачати повний текст