[发明专利]一种基于深度置信网的云计算负载预测方法有效
| 申请号： | 201510330961.3 | 申请日： | 2015-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN104954185B | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;段鹏程;宫文娟;卢清华;李忠伟 | 申请（专利权）人： | 青岛邃智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 孙营营 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市黄岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度置信网的云计算负载预测方法，包括以下步骤：步骤(1)，从云集群中提取并聚合负载观测值；步骤(2)，对步骤(1)的观测值进行差分变换以降低数据的线性度，归一化数据，分析数据内部的自相关和自回归特性；步骤(3)，按照从下到上的顺序逐层训练RBM，并通过BP算法优化整体网络结构；步骤(4)，使用前一步训练出的网络对云属性进行长短期预测；步骤(5)，将步骤(4)中的预测结果进行与步骤(2)相反的逆变换，得到原数据的预测值。本发明基于深度置信网的云负载预测方法，能够为云平台的资源调度提供可靠依据，具有预测误差小、适合长线预测等优点，达到云资源高效调度和使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 置信 计算 负载 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度置信网的云计算负载预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)，从云集群中提取并聚合负载观测值；步骤(2)，对步骤(1)的观测值进行差分变换以降低数据的线性度，归一化数据，分析数据内部的自相关和自回归特性；步骤(3)，按照从下到上的顺序逐层训练RBM，并通过BP算法优化整体网络结构；步骤(4)，使用前一步训练出的网络对云属性进行长短期预测；步骤(5)，将步骤(4)中的预测结果进行与步骤(2)相反的逆变换，得到原数据的预测值。
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