Методи та моделі прогнозування обсягу мобільного інтернет-трафіку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorПетухова, Катерина Олександрівна
dc.date.accessioned2020-09-13T16:19:32Z
dc.date.available2020-09-13T16:19:32Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenDiploma work: 100 p., 32 fig., 6 tabl., 1 appendix, 18 sources. The theme: Methods and models for mobile internet traffic forecasting. The object of study – a dataset that includes data about amount of mobile LTE internet traffic from the beginning of 2019 year to April of 2020. Subject of research – methods and models of time series forecasting and its implementation to the internet mobile traffic data. Purpose – develop and compare different methods and models of time series forecasting, choose the best model and use it with real data to get the best forecast and optimize resources usage of telecommunication company. Actuality – application of model in telecommunication companies for better network performance and planning of new base stations building. There were performed bunch of experiments and comparative analysis of time series forecasting methods and models. As a result it was chosen the best model for mobile internet-traffic forecasting. The further development of the research subject – improving model, collecting more data and applying advanced approaches such as neural network usage and others.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 100 с., 32 рис., 6 табл., додаток, 18 джерела. Об’єкт дослідження – набір даних, який включає дані про обсяг мобільного інтернет-трафіку LTE з початку 2019 року до квітня 2020. Предмет дослідження – методи та моделі прогнозування часових рядів для їх застосування на даних мобільного інтернет-трафіку. Мета роботи – порівняти методи та моделі прогнозування та обрати найкращу модель для подальшого використання у телекомунікаціях для того, щоб ефективно розподіляти ресурси компанії та розширювати мережу LTE в Україні. Актуальність – застосування якісної моделі у телекомунікаціях для оптимальної роботи мережі та для планування будівництва нових базових станцій для обслуговування абонентів. Проведено ряд експериментів, виконано порівняльний аналіз розглянутих методів та моделей прогнозування, в результаті обрано найкращу модель для подальшого використання. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – покращення моделі та розгляд нейронних мереж для прогнозування інтернет-трафіку, застосування інших продвинутих методів прогнозування, використання екзогенних змінних для якіснішого прогнозу.uk
dc.format.page104 с.uk
dc.identifier.citationПєтухова, К. О. Методи та моделі прогнозування обсягу мобільного інтернет-трафіку : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Пєтухова Катерина Олександрівна. - Київ, 2020. - 104 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36143
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectгетероскедастичністьuk
dc.subjectковзнє середнєuk
dc.subjectавторегресіяuk
dc.subjectінтернет-трафікuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectheteroscedasticityuk
dc.subjectmoving averageuk
dc.subjectautoregressionuk
dc.subjectinternet trafficuk
dc.titleМетоди та моделі прогнозування обсягу мобільного інтернет-трафікуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Pietukhova_bakalavr.docx
Розмір:
7.06 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи