| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
18 | 11 | 2019
10.14489/vkit.2015.09.pp.055-060

DOI: 10.14489/vkit.2015.09.pp.055-060

Польщиков К. А.
СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАГРУЗКИ МАРШРУТИЗАТОРА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
(с. 55-60)

Аннотация. Разработана нейро-нечеткая система, предназначенная для прогнозирования загрузки маршрутизатора телекоммуникационной сети. Предложены структура системы, особенности ее настройки и функционирования. Представлена оценка точности прогнозирования.

Ключевые слова:  нечеткая нейронная сеть; маршрутизатор; прогнозирование; пакеты данных.

 

Polshchykov K. O.
ROUTER LOAD PREDICTION SYSTEM BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK
(pp. 55-60)

Abstract. Article is devoted to the development of a system for router load predicting in telecommunication network. The input values of the number of served packets received for transmission to the output port of the router for the previous four cycles. The system is based on the use of a four fuzzy neural network. According to the criteria of minimum complexity and sufficient accuracy of forecasting parameters selected neuro-fuzzy system. For each input variable used by two membership functions of triangular shape. As an algorithm of fuzzy inference algorithm is used zeroorder Sugeno. To train the neural algorithm back propagation. Fuzzy neural network operates on the basis of sixteen fuzzy rules. Is a functional diagram of the system. The first layer of neurons performs fuzzification, the second layer of neurons performs aggregating, third and fourth layers of neurons performs activation and defuzzification. To configure a system formed the training data, which are obtained by measuring the number of packets received for transmission on a real telecommunication network. Numerous simulation experiments carried out in a software environment MATLAB, showed acceptable accuracy of forecasting load router using synthetic neuro-fuzzy system. The proposed system can be used for the rational allocation of bandwidth telecommunication links and implementation of packet queue effective control.

Keywords: Fuzzy neural network; Router; Predicting; Data packets.

Рус

К. А. Польщиков (Белгородский государственный национальный исследовательский университет) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

 K. O. Polshchykov (Belgorod National Research University) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Рус

1. Польщиков К. А., Здоренко Ю. Н. Усовершенствованный метод нейро-нечеткого управления отбрасыванием пакетов в транзитных маршрутизаторах телекоммуникационной сети // Проблемы телекоммуникаций. 2014. № 2. С. 76 – 90.
2. Польщиков К. А., Кубракова Е. Н., Сокол Г. В. Математическая модель обслуживания запросов на резервирование пропускной способности каналов телекоммуникационной сети для передачи потоков реального времени // Проблемы телекоммуникаций. 2014. № 1. С. 74 – 83.
3. Польщиков К. А., Одарущенко О. Н., Любченко Е. Н. Анализ методов и технологий обслуживания запросов на передачу потоков реального времени в телекоммуникационной сети // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. 2012. № 7. С. 68 – 72.
4. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в сре-де MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
5. Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая линия – Телеком, 2004. 143 с.
6. Polshchykov K. O. Synthesis of Neuro-Fuzzy Systems of Data Flows Intensity Control in Mobile Ad-Hoc Network // Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo), 23rd Intern. Crimean Conference. 2013. P. 517 – 518.
7. Takagi Т., Sugeno М. Fuzzy Identification of Systems and its Applications to Modeling and Control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1985. V. 15, № 1. P. 116 – 132.
8. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning Internal Representations by Error Propagation // Parallel Distributed Processing. Cambridge: M.I.T. Press. 1986. V. 1. P. 318 – 362.
9. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия – Телеком, 2006. 452 с.

Eng

1. Pol'shchikov K. A., Zdorenko Iu. N. (2014). An improved method of neuro-fuzzy control by discarding packets in transit routers in a telecommunications network. Problemy telekommunikatsii. (2), pp. 76 – 90.
2. Pol'shchikov K. A., Kubrakova E. N., Sokol G. V. (2014). A mathematical model of service requests on reservation of bandwidth of telecommunications network for transmission of realtime flows. Problemy telekommunikatsii. (1), pp. 74 – 83.
3. Pol'shchikov K. A., Odarushchenko O. N., Liubchenko E. N. (2012). Analysis of the methods and technologies of requests service for the transmission of realtime flows in a telecommunication network. Radіoelektronnі і komp’iuternі sistemi. (7), pp. 68 – 72.
4. Leonenkov A. V. (2003). Fuzzy modeling in the field of MATLAB and fuzzyTECH. St. Petersburg: BKhV-Peterburg.
5. Uskov A. A., Kuz'min A. V. (2004). Intelligent control technology. Artificial neural networks and fuzzy logic. Moscow: Goriachaia liniia – Telekom.
6. Polshchykov K. O. (2013). Synthesis of neurofuzzy systems of data flows intensity control in mobile adhoc network. Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo), 23rd Intern. Crimean Conference, pp. 517 – 518.
7. Takagi Т., Sugeno М. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 15(1), pp. 116 – 132.
8. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. (1986). Learning internal representations by error propagation. Parallel Distributed Processing. (Vol. 1). Cambridge: M.I.T. Press, pp. 318 – 362.
9. Rutkovskaia D., Pilin'skii M., Rutkovskii L. (2006). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Mos-cow: Goriachaia liniia – Telekom.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2015.09.pp.055-060}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2015.09.pp.055-060}

 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования