Какие современные технологии применяются для прогнозирования трафика?

Некоторые современные технологии, которые применяются для прогнозирования трафика:

• Гибридные модели ARIMA и нейронных сетей. www.sut.ru www.dissercat.com В процессе анализа временных рядов данные сначала передаются в нейронные сети для более точного прогнозирования с учётом нелинейных зависимостей, после чего применяется метод ARIMA для выявления трендов и сезонных колебаний. www.sut.ru www.dissercat.com
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). www.sut.ru www.dissercat.com Эти модели эффективны при работе с временными рядами и прогнозировании трафика, поскольку учитывают временные зависимости в данных и могут предсказывать будущие значения, опираясь на предыдущие наблюдения. www.sut.ru www.dissercat.com
• Случайные леса (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting). www.sut.ru www.dissercat.com Они позволяют выделить сложные закономерности и значительно повысить точность прогнозов. www.sut.ru www.dissercat.com
• Глубинное обучение, основанное на глубинных нейронных сетях (DNN). www.sut.ru www.dissercat.com Эти модели требуют больших вычислительных ресурсов, но способны обрабатывать огромные объёмы данных и прогнозировать трафик на долгосрочной основе. www.sut.ru www.dissercat.com