Predictive model and methodology for optical telecommunications infrastructure

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F16%3A00301941" target="_blank" >RIV/68407700:21260/16:00301941 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://ojs.nnw.cz/" target="_blank" >http://ojs.nnw.cz/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.14311/NNW.2016.26.020" target="_blank" >10.14311/NNW.2016.26.020</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Predictive model and methodology for optical telecommunications infrastructure

Popis výsledku v původním jazyce

In this article a predictive model and a novel methodology of processing the data measured in the physical model of an optical telecommunications infrastructure is presented. The task is motivated by practical use of the results of experiments in the environment of the telecommunications network. We present an original predictive model and methodology, reflecting the specifics of examined infrastructure. The probabilistic prediction of the occurrence of emergencies is calculated via cluster analysis techniques used in Bayesian approach in the n-dimensional data space. The predictive model is experimentally verified on real data. Results of experiments are interpreted for practical use in real environment of the telecommunications infrastructure.

Název v anglickém jazyce

Predictive model and methodology for optical telecommunications infrastructure

Popis výsledku anglicky

In this article a predictive model and a novel methodology of processing the data measured in the physical model of an optical telecommunications infrastructure is presented. The task is motivated by practical use of the results of experiments in the environment of the telecommunications network. We present an original predictive model and methodology, reflecting the specifics of examined infrastructure. The probabilistic prediction of the occurrence of emergencies is calculated via cluster analysis techniques used in Bayesian approach in the n-dimensional data space. The predictive model is experimentally verified on real data. Results of experiments are interpreted for practical use in real environment of the telecommunications infrastructure.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Neural Network World

ISSN

1210-0552

e-ISSN

—

Svazek periodika

26

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

351-361

Kód UT WoS článku

000383306600003

EID výsledku v databázi Scopus

—