【摘 要】
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云计算资源变化具有动态性、随机性,传统算法难以获得较理想的预测结果,为了提高云计算资源的预测精度,提出一种基于数据挖掘技术的云计算资源预测模型。首先收集云计算资源
【机 构】
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琼州学院电子信息工程学院; 海南大学信息科学技术学院;
【基金项目】
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海南省高等学校科学研究项目(HNKY2014-65)
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云计算资源变化具有动态性、随机性,传统算法难以获得较理想的预测结果,为了提高云计算资源的预测精度,提出一种基于数据挖掘技术的云计算资源预测模型。首先收集云计算资源的数据,并进行归一化处理,然后将云计算资源的训练样本输入到支持向量机中进行学习,采用改进蚁群算法选择最优参数,建立最优云计算资源预测模型,最后采用具体预测实例对模型性进行测试。结果表明,本文模型不仅提高了云计算的资源预测精度,而且降低建模的计算复杂度,提高了建模的效率,为了云计算资源预测提供了一种新的建模思路。
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