У дипломній роботі був проведений аналіз методів прогнозування параметрів трафіка у телекомунікаційних системах. За результатами аналізу був вибраний метод розрахунку за допомогою штучних нейронних мереж, спроектована, навчена та протестована нейронна мережа, обчислені значення помилок прогнозування, висунуті рекомендації щодо застосування методів прогнозування параметрів трафіка у телекомунікаційних системах. Нейронні мережі, параметри трафіка, інтенсивність, методи прогнозування, моделі прогнозування, NARX, авторегресія, екстраполяція, MATLAB, Simulink, MSE, алгоритми навчання штучних нейронних мереж. В дипломной работе был проведен анализ методов прогнозирования параметров трафика в телекоммуникационных системах. По результатам анализа был выбран метод расчета с помощью искусственных нейронных сетей, спроектирована, обучена и протестирована нейронная сеть, вычислены значения ошибок прогнозирования, выдвинуты рекомендации по применению методов прогнозирования параметров трафика в телекоммуникационных системах. Нейронные сети, параметры трафика, интенсивность, методы прогнозирования, модели прогнозирования, NARX, авторегрессия, экстраполяция, MATLAB, Simulink, MSE, алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей. In the thesis work analyzed the methods of forecasting traffic parameters in telecommunication systems. According to the analysis method was chosen for the calculation using artificial neural networks, designed, tested and trained neural network, calculated values of prediction errors, put forward recommendations for the use of methods of forecasting traffic parameters in telecommunication systems. Neural network, the traffic intensity forecasting methods forecasting models, NARX, autoregression, extrapolation, MATLAB, Simulink, MSE, learning algorithms of artificial neural networks.
