Аннотация:
Рассматривается использование нейронных сетей прямого распространения и нечетких нейронных сетей для оценки эксплуатационных состояний элементов систем передачи данных. Для выбора типа искусственной нейронной сети, наиболее полно отвечающей задаче до определения данных для прогнозирования эксплуатационного состояния элементов сетей связи, учитываются факторы, представляемые в количественной форме. Для этого в качестве наиболее значимого фактора, имеющего высокий уровень неопределенности в сетях с пакетной передачей данных, был выбран объем данных, передаваемых через активное оборудование. Прогнозируемые значения, изменения уровня трафика, получаемые в результате работы нейронной сети, позволяют проводить опережающий анализ эксплуатационного состояния оборудования сетей связи. Автоматизация процесса, анализа состояния оборудования предполагает передачу этой функции системе оценки по типовым элементам сетей передачи данных, имеющих схожие эксплуатационные состояния. Это позволяет снизить количество некачественных решений о проведении модернизации и повысить скорость реагирования на предаварийные ситуации.
Ключевые слова:нейронная сеть прямого распространения, нечеткая нейронная сеть, прогнозирование, система передачи данных, количество слоев, пропускная способность, скорость передачи данных, сигмоидная функция.