本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IaaS云資源需求預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：為保證基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)模式云環(huán)境中資源的有效分配與高效調(diào)度,提出了一種基于集成模型-優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源需求預(yù)測(cè)方法(EMONN).分析了用戶偏好以及資源配置需求,根據(jù)需求變化采用閾值法確定波動(dòng)期與平緩期,通過基本預(yù)測(cè)器集成模型實(shí)現(xiàn)不同時(shí)期、不同需求的預(yù)處理.預(yù)處理結(jié)果經(jīng)過加權(quán),與歷史數(shù)據(jù)共同作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),保證預(yù)測(cè)結(jié)果精度.為改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率與穩(wěn)定性,采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率以及動(dòng)量方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化.采用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明所提方法可以精確有效實(shí)現(xiàn)用戶需求預(yù)測(cè).
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院電子與光學(xué)工程系;
【基金】：武器裝備預(yù)研基金資助項(xiàng)目(9140A04030213JB34050)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.09
【正文快照】： 在IaaS模式云計(jì)算[1]中,高效精確地為用戶分配資源是效益最大化的重要保證.云中心根據(jù)請(qǐng)求以虛擬機(jī)(VM)形式為其分配資源,為保證服務(wù)質(zhì)量,有必要根據(jù)虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)調(diào)整.然而,準(zhǔn)備和初始化實(shí)例需要一定時(shí)間,使得資源無法根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)度,導(dǎo)致無法有效地為用

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國(guó)紡織報(bào);2003年

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7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

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3 曾U喺，

本文編號(hào)：1287978