title: Investigation of graph neural networks for analysing and predicting time series
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Насонов Алексей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Nasonov Aleksej Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Могильников Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mogilnikov Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068246
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45865
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматриваются вопросы предсказания скорости дорожного трафика и показателей производительности в микросервисных архитектурах. Точное прогнозирование дорожного движения в режиме реального времени имеет важную роль для планирования и организации городского движения. Прогнозирование показателей производительности и распространение сбоев в микросервисных распределенных системах позволяет выявлять проблемы, влияющие на устойчивость и надёжность сервисов и удобство работы с ними. Для решения этих задач, в работе предлагается подход, который использует данные многомерных временных рядов и информацию о топологии системы для установления пространственно-временных зависимостей и причинно-следственных связей между узлами сетей. Рассматриваются различные архитектуры моделей, основанные на графовых и рекуррентных нейронных сетях, для учета пространственных и временных зависимостей, соответственно. Наилучшие результаты в большинстве рассмотренных задач были получены с использованием архитектуры DCRNN, которая является диффузионной сверточной рекуррентной нейронной сетью. Эта модель способна прогнозировать как данные без аномалий, так и с ними.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper examines the issues of predicting the speed of road traffic and metrics in microservice architectures. Accurate real-time traffic forecasting is essential for planning and organizing urban traffic. Metrics prediction and the spread of failures in microservice distributed systems allows to identify problems that affect the stability and reliability of services and the convenience of working with them. To solve these problems, the paper proposes an approach that uses multidimensional time series data and information about the topology of the system to establish spatial-temporal dependencies and causal relationships between network nodes. Various model architectures based on graph and recurrent neural networks are considered to account for spatial and temporal dependencies, respectively. The best results in most of the considered tasks were obtained using the DCRNN architecture, which is a diffusive convolutional recurrent neural network. This model is able to predict both data without anomalies and with them.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графовые нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование трафика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: микросервисы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: производительность микросервиса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование показателей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graph neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: traffic prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: microservices
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: microservice performance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: metrics prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation of graph neural networks for analysing and predicting time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование графовых нейронных сетей для анализа и прогнозирования временных рядов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_Mogilnikov_DA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45865/2/diploma_Mogilnikov_DA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 11,15 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45865/3/reviewSV_otzyv_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 109,27 kB
resources.filename: reviewSV_st068246_Mogilnikov_Dmitrij_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45865/4/reviewSV_st068246_Mogilnikov_Dmitrij_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,17 kB