[发明专利]云平台资源使用预测方法及终端设备有效
| 申请号： | 201811502716.6 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109714395B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 徐锐杰 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 高星 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种云平台资源使用预测方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取云平台的历史使用数据，确定所述历史资源使用量及其所述使用时刻之间的相关性，并根据相关性调整预设的线性回归模型的权重以及预设的神经网络模型的权重通过对获取到的历史使用数据按照每月最大值归档，根据计算得到的线性相关系数确定时间和使用量之间是否为线性相关，并根据相关情况调整两个预测模型的权重，最后根据两个预测模型和调整之后的权重预测出未来预设时间的使用量，简化了参与预测的数值和预测得到的数值的数量和类型，提高了云平台资源使用量预测过程的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 平台 资源 使用 预测 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种云平台资源使用预测方法，其特征在于，包括：获取云平台的历史使用数据；所述历史使用数据包括历史资源使用量以及每个所述历史资源使用量对应的使用时刻；确定所述历史资源使用量及其所述使用时刻之间的相关性，并根据所述相关性调整预设的线性回归模型的权重以及预设的神经网络模型的权重；所述线性回归模型和所述神经网络模型为预先根据云平台的历史使用数据训练得到，用于对所述云平台的使用情况进行预测；将所述历史使用数据分别输入所述线性回归模型和所述神经网络模型预测得到所述云平台在预设时段内的第一资源使用量和第二资源使用量，再根据所述线性回归模型和所述神经网络模型调整之后的权重计算所述第一资源使用量和所述第二资源使用量之前的加权和，得到所述云平台在预设时段内的资源使用量。
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