Оцiнка ефективностi функцiонування методiв управлiння потоками даних в мобiльних радiомережах на основi нейронних мереж

Abstract

В роботi проведена оцiнка ефективностi функцiонування методiв управлiння по- токами даних в мобiльних радiомережах на основi нейронних мереж яка основана на моделюваннi мобiльних радiомереж з урахуванням функцiонування пiдсистеми управлiння потоками даних з використанням мови програмування Python, вiдкри- тої програмної бiблiотеки TensorFlow та модулiв-сигнатур KEGG MODULE. Зокрема проведено: оцiнку iдентифiкацiї параметрiв трафiка в мобiльних радiомереж, оцiнку навчання бази знань пiдсистеми управлiння потоками даних в мобiльних радiомереж для методу оцiнки навчання бази знань, оцiнку прогнозування часу перевантаження маршрутiв передачi даних в мобiльних радiомереж для методiв прогнозування, оцiнку побудови та пiдтримки маршрутiв передачi даних в мобiльних радiомереж для методiв побудови та пiдтримки маршрутiв передачi даних, оцiнку процесу монiторингу ста- ну функцiонування пiдсистеми управлiння потоками даних в мобiльних радiомереж для методiв оцiнки процесу монiторингу стану функцiонування пiдсистеми управлi- ння потоками даних в мобiльних радiомереж. Вiдповiдно зазначеного було зафiксо- вано пiдвищення точностi iдентифiкацiї параметрiв даних, зменшення часу навчання бази даних, зменшення часу прогнозування часу перевантаження маршрутiв передачi даних у мобiльних радiомережах, збiльшення часу iснування маршрутiв передачi да- них, збiльшення пропускної спроможностi iнформацiйного напрямку, зменшення часу прийняття рiшення щодо монiторингу стану функцiонування пiдсистеми управлiння потоками даних в мобiльних радiомереж, збiльшення точностi прийняття рiшення щодо монiторингу стану функцiонування пiдсистеми управлiння потоками даних в мобiльних радiомереж за рахунок застосування iнтелектуалiзацiї процесiв прийняття рiшень на основi використання нейронних мереж. Проведено оцiнку рiвня адеква- тностi запропонованої моделi та економiчна оцiнка, яка показала прибутковий рiвень економiчної ефективностi. Ключовi слова: мобiльна радiомережа, управлiння потоками даних, оцiнка ефектив- ностi функцiонування, iнтелектуалiзацiя процесiв прийняття рiшень, нейронна мере- жа.

Salnyk S. V. Evaluation of the e ciency of the functioning of the methods of data ow control in mobile radio water based on neural networks. The paper evaluates the effectiveness of the functioning of data flow control methods in mobile radio networks based on neural networks, based on the modeling of mobile radio networks, taking into account the functioning of the data flow control subsystem using the Python programming language, the TensorFlow open software library and KEGG MODULE signature modules. In particular, the following were conducted: assessment of identification of traffic parameters in mobile radio networks, assessment of training of knowledge base of data flow management subsystem in mobile radio networks for method of assessment of knowledge base training, assessment of congestion forecasting time in mobile radio networks for methods of construction and maintenance of data transmission routes, assessment of the process of monitoring the state of operation of the data flow control subsystem in mobile radio networks for methods of assessing the process of monitoring the functioning of the data flow control subsystem in mobile radio networks. Accordingly, there was an increase in the accuracy of identification of data parameters, reduction of database training time, reduction of prediction time of congestion of data transmission routes in mobile radio networks, increase of existence of data transmission routes, increase of information bandwidth, decrease of decision-making time. data flow management in mobile radio networks, increasing the accuracy of decision-making to monitor the functioning of the subsystem of data flow management in mobile radio networks through the use of intellectualization of decision-making processes based on the use of neural networks. An assessment of the level of adequacy of the proposed model and economic assessment, which showed a profitable level of economic efficiency. Keywords: mobile radio network, data flow management, performance evaluation, intellectualization of decision-making processes, neural network.