基于小波變換與組合模型的失效檢測模型研究
發(fā)布時間:2023-03-04 05:28
云計算通過在網(wǎng)絡(luò)上提供動態(tài)可擴(kuò)展的虛擬服務(wù)來滿足大量的應(yīng)用請求,服務(wù)可被虛擬化到特定的服務(wù)細(xì)節(jié)抽象當(dāng)中。云計算環(huán)境是一個動態(tài)不可預(yù)知的環(huán)境:有些服務(wù)器處于激活狀態(tài),有些服務(wù)器處于緩慢響應(yīng)狀態(tài),而有些服務(wù)器則處于離線維護(hù)甚至崩潰的狀態(tài)。為了為云計算服務(wù)和云資源提供有效的控制方案和參數(shù)指引,設(shè)計一種適用于云計算環(huán)境的自適應(yīng)失效檢測器是非常有必要的。 大部分失效檢測器都不能夠根據(jù)動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,實時的調(diào)節(jié)自身的參數(shù)來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是動態(tài)并且不可預(yù)知的,本文從理論到實踐研究了失效檢測器的屬性、失效檢測器在云計算網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,為自動調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)找到了一個通用的自動分析方式。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一個動態(tài)的失效檢測方案WAFD(Wavelet transform andARIMA based Failure Detector)。該方案預(yù)測模塊使用了小波變換與組合模型,分析和實驗結(jié)果表明該方案具有更低的錯誤率,并在參數(shù)自動調(diào)節(jié)滿足用戶需求方面有著很好的表現(xiàn)。 本文同時還通過優(yōu)化了失效檢測器中的預(yù)測模塊,對于小波變換算法生成的多組序列進(jìn)行相似項合并,并在進(jìn)行ARIMA建模之前的序列進(jìn)行差分...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 失效檢測技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1 最終性失效檢測器
1.2.2 自適應(yīng)性失效檢測器
1.3 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測技術(shù)現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識介紹
2.1 失效檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)
2.1.1 失效檢測器的定義
2.1.2 失效檢測級別的定義
2.2 小波變換與組合模型的理論基礎(chǔ)
2.2.1 基本概念
2.2.2 小波變換
2.2.3 時間序列模型
2.2.4 ARIMA 組合模型
2.3 基于云計算的網(wǎng)絡(luò)理論模型
2.4 失效檢測器的 QoS 計量標(biāo)準(zhǔn)
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
3.1 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
3.1.1 一種通用的自適應(yīng)失效檢測方法
3.1.2 基于小波變換與組合模型的自適應(yīng)失效檢測模型
3.2 基于小波變換與組合模型的失效檢測模型的算法及實現(xiàn)
3.2.1 選擇小波變換與組合模型作為預(yù)測模型的原因
3.2.2 算法描述
3.2.3 算法證明
3.3 實驗結(jié)果和性能評價
3.3.1 預(yù)測模塊的實驗驗證
3.3.2 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的實驗設(shè)計
3.3.3 實驗環(huán)境設(shè)定:軟件,硬件和網(wǎng)絡(luò)
3.3.4 實驗結(jié)果分析
3.3.5 對于四個失效檢測器的比較分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 失效檢測模型中預(yù)測模塊的優(yōu)化
4.1 小波分解層次的選擇
4.2 小波變換的改進(jìn)
4.2.1 合并小波變換子序列
4.2.2 檢驗低頻序列合并的仿真實驗
4.3 對時間序列的多尺度處理
4.3.1 理論分析
4.3.2 對于多尺度處理對預(yù)測結(jié)果影響的仿真實驗
4.4 失效檢測器預(yù)測模塊的總體優(yōu)化
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄 2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄 3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝
本文編號:3753802
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 失效檢測技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1 最終性失效檢測器
1.2.2 自適應(yīng)性失效檢測器
1.3 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測技術(shù)現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識介紹
2.1 失效檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)
2.1.1 失效檢測器的定義
2.1.2 失效檢測級別的定義
2.2 小波變換與組合模型的理論基礎(chǔ)
2.2.1 基本概念
2.2.2 小波變換
2.2.3 時間序列模型
2.2.4 ARIMA 組合模型
2.3 基于云計算的網(wǎng)絡(luò)理論模型
2.4 失效檢測器的 QoS 計量標(biāo)準(zhǔn)
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
3.1 基于小波變換與組合模型的失效檢測算法
3.1.1 一種通用的自適應(yīng)失效檢測方法
3.1.2 基于小波變換與組合模型的自適應(yīng)失效檢測模型
3.2 基于小波變換與組合模型的失效檢測模型的算法及實現(xiàn)
3.2.1 選擇小波變換與組合模型作為預(yù)測模型的原因
3.2.2 算法描述
3.2.3 算法證明
3.3 實驗結(jié)果和性能評價
3.3.1 預(yù)測模塊的實驗驗證
3.3.2 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的實驗設(shè)計
3.3.3 實驗環(huán)境設(shè)定:軟件,硬件和網(wǎng)絡(luò)
3.3.4 實驗結(jié)果分析
3.3.5 對于四個失效檢測器的比較分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 失效檢測模型中預(yù)測模塊的優(yōu)化
4.1 小波分解層次的選擇
4.2 小波變換的改進(jìn)
4.2.1 合并小波變換子序列
4.2.2 檢驗低頻序列合并的仿真實驗
4.3 對時間序列的多尺度處理
4.3.1 理論分析
4.3.2 對于多尺度處理對預(yù)測結(jié)果影響的仿真實驗
4.4 失效檢測器預(yù)測模塊的總體優(yōu)化
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄 2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄 3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝
本文編號:3753802
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