【摘 要】
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流量预测是容量调整、提高资源利用率的重要方法。传统的流量预测方法一直关注于预测精确度,却不能保证实际生产中容量规划的鲁棒性,因为生产环境会遇到很多突发事件,如在线促销、集群故障。本文在时间序列预测技术和神经网络不确定性研究基础上,为解决服务质量与资源利用率之间冲突,提出了一个鲁棒的流量预测算法。该算法能够对未来流量的准确值和不确定性区间同时进行预测。本文主要研究内容:1.分析了时间序列预测技术。2
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流量预测是容量调整、提高资源利用率的重要方法。传统的流量预测方法一直关注于预测精确度,却不能保证实际生产中容量规划的鲁棒性,因为生产环境会遇到很多突发事件,如在线促销、集群故障。本文在时间序列预测技术和神经网络不确定性研究基础上,为解决服务质量与资源利用率之间冲突,提出了一个鲁棒的流量预测算法。该算法能够对未来流量的准确值和不确定性区间同时进行预测。本文主要研究内容:1.分析了时间序列预测技术。2.研究了不确定性区间估计方法,本文给出一种不确定性区间的计算方法,另外提出了三个评估指标来评估区间。实验
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随着中国经济改革的不断深入,国民经济的高速发展,中小企业对会计师事务所等外部的需求越来越多,中小会计师事务所在社会中所的角色和承担的作用越来越重要。会计师事务所在高速发展的同时,行业竞争也日趋激烈,尤其国际“四大”会计师进军中国后对我国会计师事务所造成的冲击更大,他们以优质的服务在国内站稳脚跟,而我们国内的事务所在管理上存在的问题逐渐暴露出来,而中小事务所尤为突出,在这种内忧外患、环境日益恶劣的情
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