Прогнозування трафіку корпоративної мережі із застосуванням штучних нейронних мереж - Козак, Є. (КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, 2022)
У статті досліджено прогнозування трафіку корпоративної мережі із застосуванням штучних нейронних мереж. Наведено модель, яка здатна аналізувати та прогнозувати Інтернет-трафік через IP-мережі шляхом порівняння деяких навчальних алгоритмів із використанням статистичних критеріїв. Визначено історичну складову становлення та розвитку складних систем, та запропоновано поняття мережевого трафіку. Наголошено, що нейронні мережі успішно використовуються для моделювання складних нелінійних систем та прогнозування сигналів для широкого кола інженерних застосувань. Вони є однією з найкращих альтернатив для моделювання та прогнозування параметрів трафіку, можливо тому, що вони можуть апроксимувати майже будь-яку функцію незалежно від ступеня не лінійності та без попереднього знання її функціональної форми. Розроблено модель нейронної мережі із позначенням основних входів та виходу. У статті запропоновано для прогнозування трафіку корпоративної мережі використовувати багатошаровий персептрон на основі методу зворотного поширення. Наведено опис даного методу, його особливості та основні алгоритми навчання. Підкреслено, що алгоритм зворотного поширення помилки використовує градієнти функцій активації нейронів, щоб повернути похибку, яка вимірюється на виході нейронної мережі, і обчислити градієнти вихідної помилки по кожній вазі в мережі. Запропоновано математичну складову кожного з описаних алгоритмів навчання штучної нейронної мережі з порівнянням у дієвості та продуктивності. Наведено способи обчислення константи, які відрізняє різні версії спряженого градієнта. Пропонується наведену модель з використанням двох алгоритмів Левенберг Марквардт та алгоритму еластичного зворотного поширення застосовувати для ідентифікації та управління Інтернет-трафіком корпоративної мережі та як фундаментальний інструмент для прогнозування Інтернет-трафіку корпоративної мережі на у різних проміжках часу.