Детальная информация
Название | Прогнозирование вероятности отказа элементов телефонной сети на базе методов анализа больших данных: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03_01 - Теория и математические методы системного анализа и управления в технических и экономичеких системах |
---|---|
Авторы | Уродков Андрей Александрович |
Научный руководитель | Черненькая Людмила Васильевна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | Телефонные станции автоматические; Базы данных; большие данные; машинное обучение; градиентный бустинг; анализ данных; подготовка данных |
УДК | 621.395.34 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 27.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
Ссылки | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4974 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\2815 |
Дата создания записи | 04.10.2019 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 32
За последние 30 дней: 0