[发明专利]基于BP神经网络的任务完成时间预测方法在审
| 申请号： | 201410464900.1 | 申请日： | 2014-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN104239194A | 公开（公告）日： | 2014-12-24 |
| 发明（设计）人： | 唐飞龙;栾志坤;张杨;张健桐;房新宇;王玉凤;过敏意 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 郭国中;樊昕 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于BP神经网络的任务完成时间预测方法，包括步骤如下：建立BP神经网络模型，在任务成功完成后保存对应的完成时间，数据量以及执行节点的系统信息，用于BP神经网络模型的训练；每隔一段时间，将该时间段的相关数据对建立的BP神经网络模型进行增量训练；当有任务需要备份执行时，收集当前所有可用节点的系统信息，结合该任务的数据量，通过已建立的BP神经网络模型进行预测，比较所有可用节点的预测值，选取预测值最小的节点进行备份执行。本发明方法对于任务完成时间的预测更加准确，从而改进推测执行的效率，使得整个系统的响应时间缩短，吞吐率上升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 任务 完成 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的任务完成时间预测方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1、建立BP神经网络模型，在任务成功完成后保存对应的完成时间，数据量以及执行节点的系统信息，用于BP神经网络模型的训练；步骤2、每隔一段时间，将该时间段的相关数据对建立的BP神经网络模型进行增量训练；步骤3、当有任务需要备份执行时，收集当前所有可用节点的系统信息，结合该任务的数据量，通过已建立的BP神经网络模型进行预测，比较所有可用节点的预测值，选取预测值最小的节点进行备份执行。
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