223 Исследование применимости машинного обучения для анализа трафика в сетях будущего поколения

Ометов Александр

руководитель проекта

Старт

15.05.2020

Паспорт проекта

Аннотация

Работа выполняется с целью разработки алгоритма, предсказывающего поведение трафика в сетях 6G. В первую очередь будут рассмотрены существующие подходы машинного обучения применимые к анализу трафика, исследованы основные признаки, от которых зависит поведение трафика (время суток, количество пользователей, предсказуемые события), описаны основные проблемы, возможные методы их решения, потенциальные пути развития, предложены метрики оценки качества, произведено моделирование, и произведен...

Отрасль

Информатика

Цель

Исследование применимости машинного обучения для предсказания поведения трафика в сетях 6G.

Ожидаемые результаты

Практическая новизна: Получение программного кода, предсказывающего трафик в сети, в зависимости от различных значений признаков.
Академическая составляющая: Публикация в международном рецензируемом издании.

Форма и способы промежуточного контроля

Промежуточный контроль осуществляется согласно следующему распорядку: - Ежемесячные совещания онлайн с использованием средств видео/аудио конференций; - Очная встреча с демонстрацией прогресса раз в три месяца. На каждом совещании необходимо предоставить материал по полученным результатам с предыдущей встречи.