Abstract
С развитием сети Интернета вещей (Internet of Things, IoT) объем данных, в том числе объем сетевого трафика увеличивается все больше и больше. Число подключаемых устройств к сети IoT увеличивается с каждым днем. Следовательно, актуальность задач управления сетью, в том числе на основе прогнозируемых будущих данных очевидна. Нахождение и оценка компонентов структуры ряда, таких как наличие или отсутствие тренда, периодичности, случайной составляющей, которые необходимы для принятия правильного решения, является основной задачей анализа временных рядов. Анализ сетевого трафика - важный шаг в развитии успешных схем управления перегрузкой и определения нормальных и вредоносных пакетов. В данной статье рассматривается временной ряд с реальными данными, снятые на магистрали в городе Алматы. Для анализа временного ряда на стационарность применены методы исследования на наличие автокорреляции, а также визуальная оценка графиков одномерного ряда и ковариационной матрицы, которая разбивает одномерный ряд на многомерный. Использован тест Льюнга-Бокса на наличие автокорреляции. Результаты исследования получены в среде численно-математического моделирования Matlab и все они указывают на не стационарность ряда.