Гибридная модель прогнозирования отказов видеоплатформ на основе статистических методов и нейросетевых моделей
Суть статьи: -постановка задачи прогнозирования -ARIMA/SARIMAX -LSTM -гибридная схема -сравнение моделей Метод раннего выявления деградации видеосервисов Предлагается метод раннего выявления деградации качества видеоплатформ на основе анализа временных рядов с использованием модели ARIMA/SARIMAX, учитывающей сезонные колебания и тренды. Основное внимание уделяется анализу остатков модели с помощью контрольных карт Шухарта. Этот подход позволяет выявлять отклонения, связанные с деградацией, до выхода метрик за критические значения, снижая влияние сезонности и нестационарности данных. Метод применим для высоконагруженных платформ и может интегрироваться с системами мониторинга, такими как Zabbix или Prometheus, для повышения эффективности обнаружения проблем.
Объем 6-8 страниц (14 шрифт). Оригинальность 80% по ETXT, заимствование из одного источника не более 30% информации. Без использования ИИ.
Отчет по оригинальности прошу прикрепить вместе с готовой работой
ВАЖНО: будет проверка каждой сноски на литературу на соответствие действительности!
