【摘 要】
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正确有效地预测服务器性能负载,是计算机系统性能管理系统的一个重要环节.通常,传统的预测方法有最小二乘、二次指数平滑法等,但这些模型往往不能很好地捕捉服务器性能负载数
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正确有效地预测服务器性能负载,是计算机系统性能管理系统的一个重要环节.通常,传统的预测方法有最小二乘、二次指数平滑法等,但这些模型往往不能很好地捕捉服务器性能负载数据的时序关系.利用基于局部回归的递归神经网络(RNN),采用改进的RPROP学习算法进行服务器性能负载的预测.并与传统的二次指数平滑法相比较,实验结果证明,RNN得到的预测结果要比二次指数平滑法高出5个百分点以上,并且有较强的预测能力,可以预测较长周期的数据.
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