【摘 要】
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为提高云平台负载预测的精度,提出了一种基于时序相关性的多负载序列联合预测方法.首先,为获得相似的负载序列,采用长短时记忆网络提取负载序列的时序特征,再利用层次聚类法,
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,新乡453007;河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室,新乡453007;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876
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为提高云平台负载预测的精度,提出了一种基于时序相关性的多负载序列联合预测方法.首先,为获得相似的负载序列,采用长短时记忆网络提取负载序列的时序特征,再利用层次聚类法,获得在时序特征空间相似的负载序列类;其次,对获得的每个负载序列类分别构建多任务学习模型,挖掘和利用负载序列间隐藏的共享领域知识,提高模型泛化能力和预测精度,并实现多个负载序列的联合预测.使用Google数据集的中央处理器负载监控日志进行验证,结果表明,时序特征聚类可有效提取和利用负载序列的全局时序特征,降低原始序列的噪声,获得特征上相似的序列;与常用的负载预测方法比,所提方法对不同变化规律的负载序列都具有更精确的预测效果.
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