[发明专利]基于频域多分辨率卷积神经网络的服务器负载预测方法在审
| 申请号： | 202310804448.8 | 申请日： | 2023-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN116775301A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 钱泽豪;才振功 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于频域多分辨率卷积神经网络的服务器负载预测方法，该方法首先采集服务器的负载指标时序数据，构建样本训练集；然后对样本训练集中的训练样本数据进行预处理；其次基于多分辨率卷积神经网络构建服务器负载预测模型；再基于预处理后的样本训练集对服务器负载预测模型进行训练，并根据服务器负载预测模型的损失函数反向传播更新服务器负载预测模型的参数，以获取训练好的服务器负载预测模型；最后将预处理后的测试样本数据输入训练好的服务器负载预测模型，并对输出结果进行反标准化处理，以获取服务器负载的真实预测值。本发明支持多指标预测，预测准确率高，有利于提升负载预测质量，为后续决策提供可靠依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 频域多 分辨率 卷积 神经网络 服务器 负载 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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