發(fā)布時(shí)間：2017-12-15 11:26

  本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)改進(jìn)的AR模型的負(fù)載預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：負(fù)載預(yù)測(cè)在故障管理中有著十分重要的作用,通過對(duì)CPU負(fù)載以及內(nèi)存使用率的預(yù)測(cè)可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,預(yù)知未來時(shí)間段資源的可用性,發(fā)出異常告警;文中提出一種加權(quán)改進(jìn)的自回歸模型,通過對(duì)最小二乘法求出的參數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理,結(jié)合時(shí)間序列分析理論,建立一個(gè)負(fù)載預(yù)測(cè)模型,用于CPU負(fù)載和內(nèi)存使用率的預(yù)測(cè);實(shí)驗(yàn)證明,對(duì)AR模型的參數(shù)進(jìn)行加權(quán)的方法優(yōu)化了參數(shù)估計(jì),預(yù)測(cè)誤差減小了60%~80%。
【作者單位】： 南京南瑞集團(tuán)公司流程與信息管理中心;南京南瑞集團(tuán)公司流程與信息管理中心建設(shè)部;電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP332
【正文快照】： 0引言負(fù)載預(yù)測(cè)主要用于資源管理以及故障管理,實(shí)時(shí)監(jiān)控,對(duì)異常情況進(jìn)行告警。國內(nèi)外相關(guān)研究成果采用過下列方法:時(shí)間序列[1]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]、支持向量機(jī)[3]、集成學(xué)習(xí)[4]等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用于處理信息模糊以及因素條件較多的情況但它存在局部極小點(diǎn)的問題。支持向量機(jī)雖然能

【相似文獻(xiàn)】

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