name: Прогнозирование характеристик трафика для сетей 5G на основе технологий искусственного интеллекта
keyword_list: сети связи 5G технологии искусственного интеллекта машинное обеспечение интернет вещей
abstract: Объект. Исследование сети связи пятого поколения. Предмет. Разработка методов прогнозирования характеристик трафика для них. Цель. Разработка методов прогнозирования характеристик трафика VANET, Интернета Вещей и Тактильного Интернета в сетях связи 5G на основе применения машинного и глубокого обучения с использованием робастных оценок, что должно повысить точность прогнозирования при наличии выбросов в наблюдаемых данных.  Научная новизна.  1. В отличие от известных методов прогнозирования потерь пакетов в сетях VANET предложено использовать многослойную нейронную сеть глубокого обучения и робастную справедливую оценку и робастную оценку Коши в условиях, когда данные искажены гауссовским шумом и случайными выбросами. 2. В отличие от известных методов прогнозирования задержки и потерь для Интернета Вещей и Тактильного Интернета предложено для прогнозирования использовать машинное обучение на основе нелинейной рекуррентной
  авторегрессионной нейронной сети NARX и доказано, что наилучшие результаты при ее обучении достигаются при использовании алгоритма Левенберга-Марквардта, превосходя при этом алгоритм обучения Флетчера-Ривса и устойчивый алгоритм обучения по значениям срднеквадратичной ошибки и абсолютной ошибки на порядок
  и более как при прогнозировании на один шаг, так и при прогнозировании на несколько шагов. 3. В отличие от известных методов прогнозирования предложено для
  прогнозирования пропускной способности сетей 5G для трафика Интернета Вещей использовать глубокое обучение и алгоритм долговременной краткосрочной памяти
  (LSTM), что обеспечивает результаты прогноза с приемлемой для практики точностью при 500 скрытых нейронах. Теоретическая значимость. Применение робастных оценок для прогнозирования потерь пакетов в условиях сети VANET, когда данные искажены гауссовским шумом и случайными выбросами. Применение нелинейных рекуррентных авторегрессионных нейронных сетей для прогнозирования задержки и потерь в сетях Интернета Вещей и Тактильного Интернета также значимо для прогнозирования трафика в сетях связи пятого и последующих поколений. Кроме того, предложено использовать для прогнозирования пропускной способности сетей 5G для трафика Интернета Вещей глубокое обучение и алгоритм долговременной краткосрочной памяти (LSTM). Практическая значимость. Полученные новые научные результаты могут быть использованы при планировании сетей связи для Интернета Вещей и Тактильного Интернета, а также при обучении в университетах. Облять применения. Полученные в диссертационной работе результаты использованы в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича» (СПбГУТ) при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам «Интернет Вещей»,  "Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций», «Машинное и глубокое обучение в телекоммуникациях» и «Искусственный интеллект в сетях и системах связи». Методы. Методы теории вероятностей, теории телетрафика, машинного и глубокого обучения, математической статистики.
chairman_dissertation_council.name: Александр
chairman_dissertation_council.surname: Гоголь
chairman_dissertation_council.patronymic: Александрович
chairman_dissertation_council.position: профессор кафедры
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: U-7879-2018
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57203165898
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Василий
organization_supervisor.surname: Елагин
organization_supervisor.patronymic: Сергеевич
organization_supervisor.position: Директор НИИ ТС
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 49.33.33
rubrics.name: Узлы связи
rubrics.code: 49.33.29
rubrics.name: Сети связи
rubrics.code: 49.01.11
rubrics.name: Современное состояние и перспективы развития
oecds.code: 02.02.EU
oecds.name: COMMUNICATION
oecds.code: 02.02.YE
oecds.name: TELECOMMUNICATIONS
speciality_codes.name: Системы, сети и устройства телекоммуникаций
speciality_codes.code: 05.12.13
supervisors.fio: Кучерявый, А.Е.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системы, сети и устройства телекоммуникаций
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Татарникова, Т.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Степанов, М.С.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы, сети и устройства телекоммуникаций
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: СПБГУТ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА"
protection_organization.ogrn: 1027809197635
protection_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: БАЧЕВСКИЙ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: СПБГУТ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА"
author_organization.ogrn: 1027809197635
author_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
author_organization.supervisor_surname: БАЧЕВСКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения