Аналіз статистичних характеристик комунікаційної інформації в комп’ютерних мережах
У статті розглядається задача аналізу статистичних характеристик комунікаційної інформації в комп'ютерних мережах на основі теорії про фрактальність трафіка. Знайдено самоподібну залежність процесів інформаційного потоку на основі експериментальних даних. Для аналізу довгострокової залежності ч...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117145 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Аналіз статистичних характеристик комунікаційної інформації в комп’ютерних мережах / В.В. Гнатушенко, Н.О. Владимирська // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 20-26. — Бібліогр.: 6 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | У статті розглядається задача аналізу статистичних характеристик комунікаційної інформації в комп'ютерних мережах на основі теорії про фрактальність трафіка. Знайдено самоподібну залежність процесів інформаційного потоку на основі експериментальних даних. Для аналізу довгострокової залежності часового ряду використовуються математичні методи з прогнозування фрактальних залежностей з використанням показника Херста.
В статье рассматривается задача анализа статистических характеристик коммуникационной информации в компьютерных сетях на основе теории о фрактальности трафика. Найдено самоподобную зависимость процессов информационного потока на основе экспериментальных данных. Для анализа долгосрочной зависимости временного ряда используются математические методы по прогнозированию фрактальных зависимостей с использованием показателя Херста.
The article considers the problem of analyzing the statistical characteristics of communication information in computer networks based on the theory of fractal traffic. Found self-similar dependence of the processes of information flow on the basis of experimental data. For the analysis of long-term dependence of the time series used mathematical methods to forecast fractal dependencies using Hurst.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |