ПРОГНОЗУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ В ГЕТЕРОГЕННИХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ РОЗРОБЛЕНОЇ НЕЙРОННОЇ МОДЕЛІ - Жебка, Вікторія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2024)
У статті розглядається актуальна наукова проблема прогнозування навантаження в гетерогенних телекомунікаційних мережах на основі використання нейронних мереж. У зв’язку з активним впровадженням технологій 5G, IoT, розумних міст та мобільного хмарного обчислення, виникає необхідність у побудові інтелектуальних моделей, здатних ефективно аналізувати великі обсяги телекомунікаційних даних і прогнозувати навантаження з високою точністю. Одним із ключових викликів у гетерогенних мережах є нерівномірний розподіл трафіку між різними технологіями зв’язку (LTE, Wi-Fi, NB-IoT тощо), що обумовлює потребу в адаптивному управлінні ресурсами мережі. Запропонована в дослідженні модель заснована на багатошаровій перцептронній нейронній мережі (MLP), яка навчається на часових рядах даних про навантаження мережевих компонентів. В якості вхідних параметрів у модель подаються попередні значення навантаження, часові характеристики, тип мережі та рівень QoS. Навчання відбувається з використанням алгоритму зворотного поширення помилки з функцією втрат MSE (середньоквадратична похибка). Результатом роботи мережі є прогнозоване значення навантаження на визначений інтервал часу. У роботі детально представлено алгоритм функціонування моделі, сформульовано математичний опис, цільову функцію та систему обмежень. Модель охоплює структурні особливості гетерогенних мереж, забезпечує адаптивність до змін середовища та може бути масштабована під різні телекомунікаційні платформи. Наведено аналіз сучасних публікацій у галузі прогнозування навантаження в телекомунікаційних системах, зокрема в роботах G. Zhang, M. Chen, Y. Sun, а також українських дослідників, таких як Д.В. Козлов, А.О. Грабовець та Ю.П. Соловей. Результати дослідження можуть бути використані для оптимізації мережевого трафіку, підтримки динамічного балансування навантаження, адаптивного планування ресурсів і запобігання перевантаженням. У перспективі модель може бути інтегрована з системами моніторингу в реальному часі, а також адаптована до мереж 6G та гібридних архітектур зв’язку. Запропоноване рішення сприяє підвищенню ефективності управління телекомунікаційною інфраструктурою в умовах швидко зростаючих цифрових сервісів та інтенсивного використання мереж.