ГІБРИДНІ МЕТОДИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В АВТОМАТИЗОВАНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ - Кудринський, Павло; Звенігородський, Олександр (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Статтю присвячено розробці та дослідженню вдосконаленого гібридного методу машинного навчання для прогнозування часових рядів у системах підтримки прийняття рішень (СППР). Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням обсягів даних у сучасних інформаційних системах, зокрема в хмарних інфраструктурах, та потребою в точних інструментах прогнозування для ефективного управління ресурсами. Метою дослідження є підвищення точності прогнозування навантаження на обчислювальні ресурси шляхом розробки гібридної моделі, що поєднує переваги статистичних методів та архітектур глибокого навчання. Запропоновано нову гібридну архітектуру, яка інтегрує авторегресійну інтегровану модель ковзного середнього (ARIMA) для моделювання лінійних компонентів часового ряду та рекурентну нейронну мережу типу довгої короткочасної пам'яті (LSTM) з вбудованим механізмом уваги (Attention Mechanism) для аналізу нелінійних залишків. Модель ARIMA використовується для захоплення стаціонарних залежностей та сезонності, тоді як LSTM-мережа з механізмом уваги ефективно моделює складні, нелінійні та довгострокові патерни в даних, що залишаються після обробки ARIMA. Проведено експериментальне дослідження на реальному наборі даних моніторингу завантаженості центрального процесора (CPU) віртуальних машин у хмарному середовищі AWS (Amazon Web Services). Запропонована гібридна модель ARIMA-LSTM з механізмом уваги продемонструвала суттєве покращення точності прогнозування порівняно з базовими моделями: чистою ARIMA, чистою LSTM та стандартною гібридною моделлю ARIMA-LSTM. Показники середньої абсолютної помилки (MAE), середньоквадратичної помилки (RMSE) та середньої абсолютної відсоткової помилки (MAPE) для розробленої моделі виявилися на 12-18% нижчими, ніж у найкращої з базових моделей. Наукова новизна полягає у вдосконаленні існуючих гібридних підходів шляхом інтеграції механізму уваги в архітектуру LSTM для аналізу залишків часового ряду. Практична значущість роботи полягає в можливості імплементації розробленого методу в автоматизовані СППР для оптимізації розподілу ресурсів, автоматичного масштабування (auto-scaling), запобігання перевантаженням та зниження операційних витрат на хмарну інфраструктуру.