|
|
Využití neuronových sítí pro predikaci síťového provozu
Pavela, Radek ; Mačák, Jaromír (oponent) ; Kacálek, Jan (vedoucí práce)
V této práci jsou prodiskutovány statické vlastnosti síťového provozu. Dále jsou rozebrány možnosti jeho predikce, se zaměřením na neuronové sítě. Konkrétně tedy hlavně rekurentní neuronové sítě. Trénovací data byla stažena z volně přístupného odkazu. Jde o zachycené pakety provozu LAN sítě z roku 2001. Nejsou nejaktuálnější, ale lze pomocí nich dosáhnout cílů práce. Vstupní data bylo třeba zpracovat do přijatelné podoby. Ve vývojovém prostředí Visual studio 2005 byl vytvořen program na agregaci intenzit těchto dat. Sloučení se jevilo nejvhodnější po intervalech 100 ms. Tím bylo dosaženo vstupního vektoru, který byl rozdělen podle potřeby sítí na trénovací cást a testovací část. Jednotlivé typy sítí pracovaly se stejnými vstupními daty, čímž se dosahovalo objektivnějších výsledků. Z praktického hlediska bylo třeba ověření dvou principů. Principu trénování a principu generalizace. První ze jmenovaných vyžadoval přikládání trénovacích vzorů a ověřování trénování pomocí gradientu a střední chyby. Druhý představoval přiložení neznámých vzorů na neuronovou síť. Sledována byla reakce sítě na tato data. Lze říci, že nejlepším modelem se jevila obecná neuronová síť (LRN). Proto bylo řešení rozvíjeno v tomto směru, kdy následovalo hledání vhodné varianty této rekurentní sítě a její otpimální konfigurace. Nalezenou variantou je topologie 10-10-1. Bylo využíváno programu Matlab 7.6, s nástavbou Neural network toolbox 6. Výsledky jsou zpracovány formou grafů a závěrečným zhodnocením. Všechny úspěšné modely a topologie sítí jsou na přiloženém CD. Avšak Neural network toolbox vykazuje určité problémy při jejich importu. Při tvoření této práce nebylo funkce importu sítě prakticky využíváno. Síť lze importovat, ale většinou se jeví jako nenatrénovaná. Neúspěšné modely sítí nejsou v práci prezentovány, neboť by došlo ke zhoršení přehlednosti a orientace.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro predikaci síťového provozu
Pavela, Radek ; Mačák, Jaromír (oponent) ; Kacálek, Jan (vedoucí práce)
V této práci jsou prodiskutovány statické vlastnosti síťového provozu. Dále jsou rozebrány možnosti jeho predikce, se zaměřením na neuronové sítě. Konkrétně tedy hlavně rekurentní neuronové sítě. Trénovací data byla stažena z volně přístupného odkazu. Jde o zachycené pakety provozu LAN sítě z roku 2001. Nejsou nejaktuálnější, ale lze pomocí nich dosáhnout cílů práce. Vstupní data bylo třeba zpracovat do přijatelné podoby. Ve vývojovém prostředí Visual studio 2005 byl vytvořen program na agregaci intenzit těchto dat. Sloučení se jevilo nejvhodnější po intervalech 100 ms. Tím bylo dosaženo vstupního vektoru, který byl rozdělen podle potřeby sítí na trénovací cást a testovací část. Jednotlivé typy sítí pracovaly se stejnými vstupními daty, čímž se dosahovalo objektivnějších výsledků. Z praktického hlediska bylo třeba ověření dvou principů. Principu trénování a principu generalizace. První ze jmenovaných vyžadoval přikládání trénovacích vzorů a ověřování trénování pomocí gradientu a střední chyby. Druhý představoval přiložení neznámých vzorů na neuronovou síť. Sledována byla reakce sítě na tato data. Lze říci, že nejlepším modelem se jevila obecná neuronová síť (LRN). Proto bylo řešení rozvíjeno v tomto směru, kdy následovalo hledání vhodné varianty této rekurentní sítě a její otpimální konfigurace. Nalezenou variantou je topologie 10-10-1. Bylo využíváno programu Matlab 7.6, s nástavbou Neural network toolbox 6. Výsledky jsou zpracovány formou grafů a závěrečným zhodnocením. Všechny úspěšné modely a topologie sítí jsou na přiloženém CD. Avšak Neural network toolbox vykazuje určité problémy při jejich importu. Při tvoření této práce nebylo funkce importu sítě prakticky využíváno. Síť lze importovat, ale většinou se jeví jako nenatrénovaná. Neúspěšné modely sítí nejsou v práci prezentovány, neboť by došlo ke zhoršení přehlednosti a orientace.
|
host ::
RSS.