ЖЕЛІЛІК ТРАФИКТІ МОДЕЛЬДЕУ ӘДІСТЕРІН ТАЛДАУ

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-136-1-317-326
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Бұл мақалада желілік трафикті модельдеу қарастырылады, бұл зерттеу желілік жүйелерді талдау және басқару үшін өзекті құралдардың бірі болып табылады. Желілік трафиктің ағынын басқару және желілік қауіпсіздікті қамтамасыз ету мақсатында трафикті модельдеудің әртүрлі әдістері, соның ішінде статистикалық модельдер, кездейсоқ процесстер модельдері, нейрондық желілер және басқа да заманауи технологиялар талқыланады. Әрбір модельдеу әдісінің өзіндік артықшылықтары мен шектеулері бар екені анықталды. Атап айтқанда, Парето бөлуі мен Ной әсері сияқты модельдеу әдістерінің математикалық сипаттамалары мен қолданылуы егжей-тегжейлі қарастырылған. Осы зерттеудің негізгі мақсаты — әртүрлі желілік сценарийлерде трафикті болжау және оптимизациялау үшін ең тиімді модельдеу әдістерін анықтау. Нәтижесінде, бұл трафиктің өнімділігін жақсартуға және қауіпсіздікті арттыруға көмектесетін болады, бұл зерттеулер желілік технологияларды дамытуға және желілік басқару стратегияларын жетілдіруге ықпал ететін болады.