Original title: Využití strojového učení pro predikci časových řad u počítačové komunikace
Translated title: Time Series Forecasting Using Maching Learning for Network Communication
Authors: Kašpárek, Aleš ; Burgetová, Ivana (referee) ; Matoušek, Petr (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2024
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato diplomová práce zkoumá komplexní svět síťových komunikačních systémů, které vyžadují pokročilé metody předpovědi, aby fungovaly efektivně, spolehlivě a bezpečně. Se sítěmi stále složitější, přesné předvídání podmínek sítě a jejího provozu je rozhodující pro plánování, řízení zdrojů, detekci anomálií a zlepšování systémů. Práce začíná představením konceptu časových řad dat, který pokládá základ pro pochopení dynamiky v síťových systémech. Pokračuje tím, že představuje řadu analytických nástrojů a technik pro rozbor tohoto druhu dat, se zvláštním zaměřením na tradiční statistické metody. Mezi nimi je modelům Moving Average (MA), Auto Regressive (AR) a Auto Regresive Integrated Moving Average (ARIMA) věnována zvláštní pozornost pro své schopnosti v předpovídání budoucích stavů. Posun od tradičního předpovídání k používání strojového učení (ML) je ústředním bodem této práce. Práce zkoumá několik přístupů strojového učení (ML), jako jsou sítě Long Short-Term Memory (LSTM), konvoluční neuronové sítě (CNN), aby ukázala, jak mohou tyto metody identifikovat složité vzorce v síťovém provozu. This master thesis examines the complex world of network communication systems, which require advanced forecasting methods to run efficiently, reliably, and safely. With networks becoming more complex, accurately predicting network conditions and traffic is critical for planning, resource management, detecting unusual activity, and improving systems. The thesis commences by introducing the concept of time series data, laying the foundation for understanding the temporal dynamics within network systems. It progresses by presenting an array of analytical tools and techniques for dissecting this kind of data, with a particular focus on traditional statistical methods. Among these, the Moving Average (MA), Auto Regressive (AR) and Auto Regresive Integrated Moving Average (ARIMA) models are given special attention for its established capabilities in forecasting. The shift from traditional forecasting to the use of machine learning (ML) is central to this thesis. It investigates several machine learning (ML) approaches, such as Long Short-Term Memory (LSTM) networks, convolutional neural networks (CNNs), to demonstrate how they can identify the complex patterns in network traffic.
Keywords: ARIMA; koncoluční neuronové sítě; Long Short-Term Memory; předpovědi; strojové učení; časové řady; ARIMA; convolutional neural networks; forecast; Long Short-Term Memory; machine learning; time series

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/248877

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618000


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses