Мета роботи - дослідження та визначення оптимального методу прогнозу-вання мережевого трафіку, на різних інтервалах часу. Сучасні ТКС забезпечують надання безлічі послуг і для контролю їх якості цих послуг необхідна система управління. Управління мережею здійснюється з великою затримкою. Це пов'язано з часом, витраченим на збір, обробку та аналіз даних моніторингу, а також часом на вибір і реалізацію управління. Крім того, система управління реагує на вже виниклі неполадки, і не запобігає їх виникнен-ню. Для усунення цього недоліку пропонується використовувати прогнозування параметрів ТКС. Даний підхід передбачає заміну даних моніторингу на їх прогно-зоване значення. У роботі розглянуті питання охорони праці. Результати роботи можуть бути використані при користуванні або впрова-дженні мереж абонентського доступу. МОДЕЛІ ЧАСОВИХ РЯДІВ ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, ЧАСОВИЙ РЯД, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ СИСТЕМИ, АВТОРЕГРЕСІЙНА МОДЕЛЬ, ТРАФІК, СЕРЕДНЯ АБСОЛЮТНА ПОМИЛКА, АВТОКОРЕЛЯЦІЙНА ФУНК-ЦІЯ. Цель работы - исследование и определение оптимального метода прогнози-рования сетевого трафика, на разных интервалах времени. Современные ТКС обеспечивают предоставление множества услуг и для контроля их качества этих услуг необходима система управления. Управление сетью осуществляется с большой задержкой. Это связано с временем, затраченным на сбор, обработку и анализ данных мониторинга, а также временем на выбор и реализацию управления. Кроме того, система управления реагирует на уже возникшие неполадки, и не предотвращает их возникновение. Для устранения этого недостатка предлагается использовать прогнозирова-ние параметров ТКС. Данный подход предполагает замену данных мониторинга на их прогнозируемое значение. В работе рассмотрены вопросы охраны труда. Результаты работы могут быть использованы при использовании либо про-эктировании сетей абонентского доступа МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕ-ТИ , ВРЕМЕННОЙ РЯД, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ СИСТЕМА, АВТО-РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ, ТРАФИК, СРЕДНЕ АБСОЛЮТНАЯ ОШИБКА , АВТОКОРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ. Purpose - study and determine the optimal method of forecasting network traffic on different time intervals. Modern TCS ensure the provision of multiple services and quality control of these services requires a system of governance. Network management is carried out after a long delay. This is due to time spent on the collection, processing and analysis of monitoring data, as well as time on the selection and implementation of controls. Furthermore, the control system reacts to problems have arisen, or prevent them from occurring. To eliminate this drawback is proposed to use forecasting parameters TCS. This approach involves the exchange of monitoring data in their predictive value. The paper discusses the issues of safety. The results can be used when using or designing subscriber access networks TIME SERIES MODELS, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, TIME SERIES, TELECOMMUNICATION SYSTEMS, AUTOREGRESSION MODEL, TRAFFIC, MEAN ABSOLUTE ERROR, THE AUTOCORRELATION FUNCTION.
