Артюхин Антон Владимирович

г. Алматы НАО «Алматинский университет энергетики и связи»

Сравнительный анализ методов прогнозирования в телекоммуникационных сетях

Развитие современной инфокоммуникационной отрасли требует модернизации действующих компьютерных сетей в автоматизированных системах управления на основе методов прогнозирования основных параметров, предусмотренных концепцией развития данной отрасли. Поэтому вопросы, связанные с исследованием и анализом методов прогнозирования современных сетей телекоммуникации, остаются актуальными. Предложенное в статье направление включает в себя многие аспекты теории телетрафика, начиная от предварительных собеседований до подготовки полного предпроектного материала с целью определения потребностей в телекоммуникационных услугах и достижения поставленных целей с учетом особенности проектируемой отрасли. Следует при этом заметить, что какими эффективными не были бы выработанные методы оптимизации и математический аппарат, результат не будет полностью удовлетворительным, если нет предпроектных сведений о многолетнем исследовании трафика каждой требуемой точки сети.

Анализ литературы [2 - 5] показал, что при проектировании телекоммуникационных сетей для оптимизации работы отдельных узлов и обеспечения требуемого качества обслуживания требуются подробные данные о многих параметрах отрасли (количестве соединительных линий, пропускной способности каналов связи и т.д.), а также варианты схем распределения информационного потока в сети. Эти сведения определяются на основе многих предпроектных материалов (количество «компьютерных абонентов», интенсивность информационного потока сети, наличие средств телекоммуникации и т.д.). Отсутствие таких материалов может привести к неэффективному использованию ресурсов отдельных узлов и телекоммуникационной сети в целом, перегрузке отдельных сегментов сети, а в отдельных случаях (например, динамические изменения в поведении трафика в сети) и локальным сбоям в работе.

Исследование поведения информационного потока в телекоммуникационной сети показывает, что для его прогнозирования требуется выполнить следующую последовательность действий [2 - 4]: определение исходных матриц информационного потока в действующей сети; вычисление исходящего и входящего информационного потока в узлах связи для всех изучаемых лет с помощью прогнозов с учетом категорий абонентов; изучение развития сети; экстраполяция исходных матриц для получения матриц будущего информационного потока для изучаемых лет и т.д. Прогнозы при этом могут быть долгосрочными (20 и выше лет), среднесрочными (до 10 лет) и краткосрочными (до 5 лет). Прогнозы, сделанные для глобальных сетей, обычно бывают точнее, чем сумма отдельных прогнозов, сделанных для подсетей (локальных сетей). К концу каждого условного периода t предлагается производить пересмотр следующего прогноза [2]:

где τ - темп роста телекоммуникационной сети на каждый год; f (E₀, E_v, r) - функция различных типов стоимостей E₀, E_v и темпа ежегодного дохода по капиталовложениям r. Условный период t имеет различную величину, как для различных участков сети, так и для всей сети в целом. При пересмотре прогнозов трафика необходимо, чтобы: период долгосрочного прогноза был продолжительнее, чем условный период; краткосрочный план и условный период должны быть скоординированы; общая продолжительность для краткосрочных прогнозов должна составлять 3 - 5 лет, для среднесрочных прогнозов 3-10 лет и для долгосрочных - более 20 лет.

Прогноз количества абонентов является результатом многих предположений. Для составления прогноза необходимо использовать, несколько методов прогнозирования и сравнить полученные результаты. На сегодня рекомендуется четыре метода прогнозирования количества абонентов: метод экстраполяции, тренд линейной процедуры, нормативный метод и метод причинной связи [1, 2].

Метод экстраполяции - один из стандартных математических методов прогнозирования - может быть использован, если: количество абонентов телекоммуникационной сети в будущем подвержено подробному рассмотрению; в прошлом развитие сети было регулярным; можно пренебречь небольшими колебаниями роста количества абонентов во времени и размеров сети. Существуют прямой и косвенный методы экстраполяции. В случае прямой экстраполяции изменения рассматриваемых величин во времени известны. При косвенной экстраполяции рассматриваемые величины пропорциональны величинам, функции которых, выраженные во времени, известны.

Линейная экстраполяция производится с помощью стягивания кривой в прямую линию, полученную на основе известных величин (рис. 1). Существует несколько способов использования точек, отображающих расширение телекоммуникационного обслуживания и учитывающих их различия относительно прогноза. Если предположить, что точки лежат приблизительно вдоль прямой линии, тогда получается линейно возрастающая зависимость (кривая а). В то же время выбранные наугад точки могут быть подобраны так, чтобы они приближались к экспоненциальной кривой и экстраполяция с помощью линейного метода проводилась бы сначала для существующих величин (кривая б). Главный недостаток этого метода - трудность определения ошибки.

Рисунок 1. Линейная экстраполяция

Нелинейная экстраполяция используется в случае, если прошлое развитие сети не может быть показано с помощью прямой линии, так как она более близка к кривой, соответствующей этому развитию. Часть кривой, на которой выбрано реальное прошлое развитие, затем прогнозируется проектируемыми точками времени. Приростная экстраполяция это усовершенствованная процедура прогнозирования на основе данных о ежегодно увеличивающихся величинах указанных параметров.

Методы экстраполяции также могут быть выражены математически через экспоненциальное распределение. Математические методы прогнозирования основаны, как правило, на детерминистических моделях. Для получения надежной информации кривая линия должна быть согласована с возможной величиной телекоммуникационной плотности. Если последняя не может быть рассчитана для получения математически возможных величин, то аппроксимация кривой может быть получена с помощью построения продолжения кривой величин возможных плотностей.

Тренд линейной процедуры основан на тренде развития общей экономической ситуации. Указанный метод имеет по сравнению с рассмотренными методами преимущество (независим от увеличения телекоммуникационной плотности). Однако этот метод может быть использован только для глобальных сетей, точность данного метода недостаточна, и он не может учитывать некоторые тенденции развития.

Нормативный метод используется для извлечения определенной величины абонентской плотности в локальной сети из средней (общей) величины. Главный недостаток этого метода заключается в том, что он может привести к ошибкам, которые включают в себя сумму ошибок прогноза и отклонения изучаемой величины от нормативной.

Метод причинной связи, с математической точки зрения, является наиболее интересным методом. Этот метод учитывает совокупность факторов, воздействующих на плотность узлов связи в телекоммуникационной сети в будущем. Поэтому это - самый точный метод. Он может быть применен на практике с использованием высокопроизводительных вычислительных средств для расчетов как для небольших локальных сетей, так и для глобальных сетей с хорошими результатами проектирования. Метод причинной связи является одним из лучших в создании стройного математического метода количественной оценки прогнозирования. Для краткосрочного прогнозирования приемлем линейный метод, для долгосрочного прогнозирования - нелинейный.

Выводы

Учитывая непрерывный рост и усложнение задач, решаемых автоматизированными системами управления, увеличение производительности вычислительных средств и возрастающие требования к качеству обслуживания любая организация заинтересована в прогнозировании поведения трафика в телекоммуникационной сети. Но, из-за различной природы прогноза на требования услуг телекоммуникационных сетей, даже лучшие методы, рассмотренные выше, не могут полноценно обеспечить надежные прогнозы для необходимых параметров в отрасли. Поэтому полученные результаты требуют своевременной корректировки особенно, если рост емкости сети высок. Вот почему, было бы опасно приписывать прогнозам параметров сетей связи большую степень точности, чем та, которой они обладают, в частности, при изменяющихся обстановках.

Список литературы

1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Высшая школа, 2001. - 575 с.

2. Каграманзаде А.Г. Прогнозирование и проектирование телекоммуникационных сетей: Монография. - Баку: Бакинский Университет, 1998. - 242 с.

3. Корнышев Ю.Н., Пшеничников А.П., Харкевич А.Д. Теория телетрафика: Учеб. для вузов. - М.: Радио и связь, 1996. - 281 с.

4. Крылов В.В., Самохвалова С.С. Теория телетрафика и ее приложения: Учеб. пособие. - С.-Пб.: БХВ-Петербург, 2005. - 288 с.

5. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ: Учеб. для вузов. -М.: Высш. шк., 1981. - 248 с.