Article

Article title PREDICTION OF THE DYNAMICS OF AUTOMATED CONTROL SYSTEMS RAIL-BASED NONLINEAR ANALYSIS TELECOMMUNICATIONS TRAFFIC
Authors S.M. Kovalev, V.P. Ternovoy
Section SECTION V. THE AUTOMATED CONTROL SYSTEMS
Month, Year 02, 2012 @en
Index UDC 656.25
DOI
Abstract Article is dedicated aspects of use of an information exchange as a basis for dynamics analysis in the automated control systems of railway transportation. The new method of dynamics forecasting of such systems on the basis of telecommunication traffic time series is offered. The combined method of forecasting consisting of stages of the nonlinear analysis and linear forecasting is offered. The algorithm of the local teletraffic forecasting allowing to make operating decisions in a considered class of systems is offered.

Download PDF

Keywords Nonlinear analysis; telecommunication traffic forecasting; automated control systems of railway transportation.
References 1. Гапанович, В.А., Грачев А.А. и др. Системы автоматизации и информационные технологии на железнодорожном транспорте: Учебник для вузов ж.-д. транспорта. – М.: Маршрут, 2006. – 544 с.
2. http://www.1520mm.ru/traffic/index.phtml.
3. Орлюк, А.А., Крестинин А.В., Козлов Ю.Т. Состояние и перспективы развития системы ДИСКОН // Автоматика, связь, информатика. – 2002. – № 9.
4. Крылов В.В., Самохвалова С.С. Теория телетрафика и её приложения. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 288 с.
5. Шелухин О.И., Осин А.В., Смольский С.М. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения / Под ред. О.И. Шелухина. – М.: Физматлит, 2008. – 368 с.
6. Бутакова М.А. Модели информационных потоков в системах массового обслуживания на транспорте. – Ростов-на-Дону: Изд-во Рост. ун-та, 2006. – 228 с.
7. http://www.microsoft.com/ru/ru/softmicrosoft/netmonitor.aspx.
8. Leland W.E., Taqqu M.S., Willinger W, Wilson D.V. On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version) // IEEEACM Trans. On Networking. – 1994. – Vol. 2. – P. 1-15.
9. Willinger W. Paxson V. Where mathematics meets the Internet // Notices of the AMS. – 1998. – Vol. 45. – P. 961-970.
10. Zhang W., Wu Z., Yang G. Chaotic network attractor in packet traffic series // Comp. Phys. Comm. – 2004. – Vol. 161, Iss. 3. – P. 129-142.
11. Feng H., Shu Y., Yang O.W.W. Nonlinear analysis of wireless LAN traffic // Nonlinear Analysis: Real World Applications. – 2009. – Vol. 10, Iss. 2. – P. 1021-1028.
12. Abarbanel H.D.I. Analysis of observed chaotic data. Springer-Verlag, New York, 1996. – 272 p.
13. Gao J. [et al.]. Multiscale analysis of complex time series integration of chaos and random fractal theory, and beyond. John Wiley & Sons. New Jersey, 2007. – 354 p.
14. Kantz H., Schreiber T. Nonlinear time series analysis. Cambridge University Press, Edinburgh, 2003. – 370 p.
15. Гуда А.Н., Бутакова М.А., Терновой В.П. Алгоритмы и программное обеспечение для обнаружения аномалий в телекоммуникационном трафике автоматизированных систем
управления железнодорожным транспортом методами нелинейной динамики // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2011. – № 3. – C. 21-30.
16. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. – М.: Статистика, 1979.

Comments are closed.