本文關(guān)鍵詞：基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡的IaaS云資源需求預測方法

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【摘要】：為保證基礎設施即服務(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)絡的資源需求預測方法(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期與平緩期,通過基本預測器集成模型實現(xiàn)不同時期、不同需求的預處理.預處理結(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(NN)的訓練數(shù)據(jù),保證預測結(jié)果精度.為改善神經(jīng)網(wǎng)絡的學習率與穩(wěn)定性,采用自適應學習率以及動量方法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化.采用統(tǒng)計指標對系統(tǒng)有效性進行驗證,結(jié)果表明所提方法可以精確有效實現(xiàn)用戶需求預測.
【作者單位】： 軍械工程學院電子與光學工程系;
【基金】：武器裝備預研基金資助項目(9140A04030213JB34050)
【分類號】：TP183;TP393.09
【正文快照】： 在IaaS模式云計算[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)請求以虛擬機(VM)形式為其分配資源,為保證服務質(zhì)量,有必要根據(jù)虛擬機運行狀態(tài)實現(xiàn)資源動態(tài)調(diào)整.然而,準備和初始化實例需要一定時間,使得資源無法根據(jù)用戶需求動態(tài)調(diào)度,導致無法有效地為用

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3 曾U喺，

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