【摘 要】
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通过对Swift云存储中Proxy Node的负载因素研究，提出结合层次分析法（AHP）和混合递阶遗传训练的RBF神经网络实现对Swift云存储负载情况的预测，其中使用AHP构造对云存储系统的负载
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,厦门大学软件学院
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通过对Swift云存储中Proxy Node的负载因素研究，提出结合层次分析法（AHP）和混合递阶遗传训练的RBF神经网络实现对Swift云存储负载情况的预测，其中使用AHP构造对云存储系统的负载层次化模式，提高负载预测的综合精度，设计了RBF神经网络预测模型，用混合递阶遗传算法（HHGA）确定RBF神经网络的参数和结构。仿真实验结果表明，对Swift云存储负载的预测具有可行性，能为系统动态负载均衡决策提供依据。
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