Магистерская диссертация посвящена созданию системы прогнозирования отказа элементов телефонной сети. При проектировании данной системы были рассмотрены уже существующие подходы для решения подобного рода задач, а также проведен анализ существующих алгоритмов и методик для анализа «Больших данных». Основываясь на выявленных недостатков текущих методов и преимуществ каждого отдельно рассмотренного метода, был сформулирован математический аппарат, который наиболее удовлетворяет требованиям качества прогнозирования и критериям вычислительной эффективности. При реализации прикладной системы, были использованы современные технологические решения, а также реализованы новые алгоритмы обучения сложных моделей прогнозирования. По результатам работы, была разработана модель и система, которая способна решить бизнес-ориентированные задачи, которые можно применять в любых областях.

This Master thesis about developing the system of outgate prediction of the phone’s network elements. When designing this system, the existing approaches for solving this kind of problems were considered, and the analysis of existing algorithms and methods for the analysis of Big Data was carried out. Based on the identified shortcomings of the current methods and the advantages of each separately considered method, a mathematical apparatus was formulated that most satisfies the requirements of the quality of forecasting and the criteria for computational efficiency. During the development of the applied system, modern technological solutions were used, and new learning algorithms for complex prediction models were implemented. According to the results of the work, a model and system were developed that is capable of solving business-oriented tasks that can be applied in many areas.