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廣州IT培訓:云服務用戶并發量的區間預測模型

  • 時間:2017-09-15 14:20
  • 發布:云計算知識
  • 來源:廣州IT培訓

云計算環境下服務用戶并發量的預測是云環境自適應資源調整的重要依據,但傳統的單值預測所包含的信息量過少,受并發量不確定性影響明顯,所以其不足以支持完備的自適應調整策略制定,因而會引發過多無效的調整動作。

針對上述問題,該文提出一種云服務用戶并發量區間預測模型,通過預測并發量的區間量化其不確定性.該模型利用梯度下降粒子群優化的支持向量機作為主要預測方法。

為了更有效地預測不同類型的并發量,提出了一種基于自相關系數以及功率譜分析的AC-PS并發量特征判定規則,并針對不同特征并發量采取不同的區間構造方法.該文通過一個實例分析該區間預測模型對解決自適應資源調整無效問題的有效性,最后利用對比實驗驗證預測區間的準確性。

結果表明,相對于其它方法文中提出的區間預測模型對各類并發量數據的預測精度均達92%以上,其預測效率有76.11%~96.15%的提升,因此提出的并發量區間預測方法能夠為避免自適應資源調整無效問題提供可靠支撐。

廣州IT培訓:云服務用戶并發量的區間預測模型

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