[发明专利]基于资源特征的云计算平台计算任务成本预测方法及系统有效
| 申请号： | 201811593266.6 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109743200B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 宋卓;李根;唐骏翔;马丑贤;王振国;肖克;朱德龙;宁文飞;张栓;宫晨光 | 申请（专利权）人： | 人和未来生物科技（长沙）有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L41/147;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 邹大坚;谭武艺 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市长沙高*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于资源特征的云计算平台计算任务成本预测方法及系统，本发明实施步骤包括：解析被预测计算任务的命令得到命令参数；从解析得到命令参数中通过主成分分析提取出主要特征参数自变量；将主要特征参数自变量输入预先训练好的机器学习模型，得到被预测计算任务的预测成本；所述机器学习模型通过预先训练建立了主要特征参数自变量、被预测计算任务的预测成本两者之间的输入输出映射关系。本发明通过分析并采集用户输入的命令参数，使用机器学习的算法来对算法任务进行成本方面的预测，能够获取更全面的资源特征参数作为机器学习算法的自变量用以满足数据训练及预测、降低无效资源特征参数对成本预测的干扰，具有预测准确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 资源 特征 计算 平台 任务 成本 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于资源特征的云计算平台计算任务成本预测方法，其特征在于实施步骤包括：1）解析被预测计算任务的命令得到命令参数；2）从解析得到命令参数中通过主成分分析提取出主要特征参数自变量；3）将主要特征参数自变量输入预先训练好的机器学习模型，得到被预测计算任务的预测成本；所述机器学习模型通过预先训练建立了主要特征参数自变量、被预测计算任务的预测成本两者之间的输入输出映射关系。
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