Разработка методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети

• Автор: Нарыжная, Наталья Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Краснодар
• Количество страниц: 184 с. : ил.

Введение
1. Обоснование необходимости исследования и разработки методического обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети
1.1. Анализ существующих способов и обоснование необходимости прогнозирования технического состояния КС
1.2. Обоснование требований к методическому обеспечению прогнозирования технического состояния корпоративной сети

1.3. Постановка задачи на исследование и разработку методического

обеспечения для прогнозирования технического состояния корпоративной сети .

1.4. Выводы.

2. Разработка методического обеспечения для выбора параметров

прогнозирования технического состояния КС.

2.1. Основы выбора параметров прогнозирования технического состояния

корпоративной сети

2.2. Разработка методики выбора параметров прогнозирования
технического состояния
2.2.1. Методика выбора совокупности параметров системы на основе
информационного подхода
2.2.3. Метод анализа иерархий при оценке приоритетности параметров.
2.3. Условия выбора метода выявления оптимальной совокупности
параметров прогнозирования технического состояния корпоративной сети .
2.4. Выводы
3. Разработка методического обеспечения для реализации процессов
прогнозирования технического состояния КС.
3.1. Основы выбора формальных методов прогнозирования технического
состояния корпоративной сети
3.2. Разработка методических рекомендаций по построению и
классификации эксплуатационных моделей КС
3.3. Разработка классификационных таблиц для формального выбора
методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети
3.4. Условия выбора и применения методов прогнозирования технического состояния корпоративной сети.
3.5. Разработка методики прогнозирования технического состояния КС.
3.6. Выводы
4. Методика параметрического прогнозирования корпоративной сети
4.1. Информационный подход при выборе параметров прогнозирования технического состояния КС.
4.2. Выявление совокупности наиболее информативных параметров технического состояния корпоративной сети с помощью метода анализа иерархий
4.3. Определение зависимостей между значениями параметров корпоративной сети.
4.4. Осуществление прогноза значений характеристик технического состояния корпоративной сети методом экспоненциального сглаживания. Анализ погрешности вычислений.
4.5. Оценка эффективности методики параметрического прогнозирования корпоративной сети.
4.6. Выводы.
Заключение.
Список использованных источников


Для составных частей корпоративной сети важно установить не только то, что они исправны в данный момент времени в период контроля, но и то, что они будут продолжать оставаться исправными на протяжении некоторого будущего интервала времени. По результатам ускоренных испытаний делается прогноз о предполагаемом состоянии изделий в нормальных условиях. Прогнозировать событие означает предвидеть, предсказать будущее событие на основании изучения таких факторов, от которых оно зависит или которые ему сопутствуют. Научное прогнозирование основывается на изучении объективных закономерностей, которым подчиняются интересующие нас процессы и события , . На практике исходными данными для проведения прогнозирования по любому из методов является история измерения параметров во времени. Если интервалы между измерениями в сериях равны, то такой ряд измерений называют временным. Некоторые методы прогнозирования требуют, чтобы ряд был именно временным без пропусков значений с одинаковыми интервалами времени . На принцип прогнозирования влияют различные факторы, но основные из них совокупность имеющихся параметров, целевая направленность поставленной задачи и рабочий алгоритм. Совокупность прогнозируемых параметров 2 , п определяющих состояние корпоративной сети, можно представить различным образом значениями параметров в моменты времени , распределениями параметров, комплексными показателями и т. Процесс прогнозирования преследует различные цели. В зависимости от прогнозируемых параметров и целевой направленности прогнозирования выбираются имеющиеся методы и математический аппарат ,. Г, еГ. Подобную задачу можно решить как в явном виде, определяя непосредственно , 0 так и косвенным путем, находя сначала каждый параметр , а затем уже , 0 При этом предполагается, что значения , , 4, и предопределяют величины , 9 . Возможность такого допущения зависит от степени изученности прогнозируемого процесса, т. Г от 0 до В данном случае получают аналитическое выражение для функции состояния , 0, используемые же методы отличаются друг от друга применяемым математическим аппаратом и называются методами аналитического прогнозирования. Второе направление прогнозирования связано с определением вероятности невыхода процесса за установленные ограничения. РО. Необходимо по известным значениям , Р,Я ,е0. Р,8 РШ,1у0ое, где 8 его5 0О5, 2оп оптимальное, а 2Л допустимое
значение функции в области . Методы, основанные на таком решении задачи, будем называть методами вероятностногопрогнозирования. Третье направление прогнозирования предусматривает отнесение контролируемой диагностируемой системы корпоративной сети к одному из временных классов. Необходимо по совокупности параметров координат многомерной функции 0 принять решение о принадлежности системы к тому или другому классу, которые могут быть временными, параметрическими и др. Множество и размер классов определяются специфическими техническими особенностями прогнозируемой системы. Применяемые в данном случае методы называются методами статистической классификации. В них используется аппарат теории распознавания образов. В рамках указанных направлений существуют разновидности основных постановок задачи прогнозирования, которые получили название способов прогнозирования. Множество методов решения задачи прогнозирования имеет одну общую идею определение характера протекания изучаемого процесса в будущем, т. Характер этих связей определяет аппарат решения задачи прогнозирования, а от того, насколько точно описаны рассматриваемые связи, зависит точность прогноза. Поскольку эти связи могут быть детерминированными, квазидетерминированными, вероятностнодетерминированными и т. Успешность решения задачи прогнозирования зависит от ряда условий объема и качества информации о прогнозируемом процессе правильности формулировки задачи прогнозирования и обоснованности выбора метода решения наличия вычислительных средств и вычислительного аппарата для решения задачи в соответствии с выбранным методом. Информация о прогнозируемом объекте процессе черпается из результатов контроля деятельности, статистики 4.