[发明专利]一种分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器有效
| 申请号： | 201510938406.9 | 申请日： | 2015-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN105550323B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 孙乔;王思宁;付兰梅;邓卜侨;吴舜 | 申请（专利权）人： | 北京中电普华信息技术有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网冀北电力有限公司;北京中电飞华通信股份有限公司;北京万里开源软件有限公司;国网信息通信产业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/27 | 分类号： | G06F16/27;G06F16/21;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李阳 |
| 地址： | 100085 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器，采集每个本地数据节点上的负载指标，构成训练集数据；初始化多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取一段时间数据作为多层循环神经网络模型的输入，从训练集数据中提取该一段时间数据后同等时间段的数据作为多层循环神经网络模型的输出，训练所述多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取该同等时间段的数据之后且相同时间段的数据，作为多层循环神经网络模型的输入，预测该本地数据节点的负载指标。因此，所述分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器能够更为精确地描述负载均衡数据的结构并对其进行有效预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布式 数据库 负载 均衡 预测 方法 分析器 | ||
【主权项】：
一种分布式数据库负载均衡预测方法，其特征在于，包括步骤：采集每个本地数据节点上的负载指标，构成训练集数据；初始化多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取一段时间数据作为多层循环神经网络模型的输入，从训练集数据中提取该一段时间数据后同等时间段的数据作为多层循环神经网络模型的输出，训练所述多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取该同等时间段的数据之后且相同时间段的数据，作为多层循环神经网络模型的输入，预测该本地数据节点的负载指标。
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