Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.53816/20753608_2023_4_96
Ключевые слова: quality of service, machine learning, infocommunication network, time characteristics, качество обслуживания, машинное обучение, инфокоммуникационная сеть, временные характеристики
Аннотация: В статье рассматриваются методы Data Science для решения задачи прогнозирования среднего времени задержки в инфокоммуникационных сетях. Среднее время задержки рассматривается как один из показателей качества обслуживания информационных потоков в инфокоммуникационной сети. В качестве базового метода прогнозирования используются модеПоказать полностьюли машинного обучения, основанные на решающих деревьях. С целью подтверждения возможности использования методов Data Science для решения поставленной задачи представлены результаты подготовки и тестирования некоторых моделей машинного обучения. In the article we are presents the Data Science methods for the decision task of the prediction of the mean delay on the infocommunication network. The average delay is a one of quality of service characteristics for communications. The base prediction models are ensembles of decision trees. For confirmation of the Data Science methods possibilities for task resolution is presented the results of learning and testing some models of machine learning.
Журнал: Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук
Выпуск журнала: № 4
Номера страниц: 96-103
ISSN журнала: 20753608
Место издания: Санкт-Петербург
Издатель: Научно-производственное объединение специальных материалов, Российская академия ракетных и артиллерийских наук