[发明专利]基于移动平均和神经网络的虚拟机负载预测方法及系统有效
| 申请号： | 201611191490.3 | 申请日： | 2016-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN106933649B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 赵淦森;林成创;张海明;刘创辉;王欣明;林嘉洺;唐华;聂瑞华;汤庸;吴杰超;李振宇;孔祥明 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学;广东广业开元科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谭英强;郑泽萍 |
| 地址： | 510631 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于移动平均和神经网络的虚拟机负载预测方法及系统，该方法包括：S1、采集待预测时段的分时段历史负载数据以及待预测时段之前的连续负载数据；S2、获取待预测时段的分时段历史负载数据，并使用二次移动平均法对虚拟机的负载惯性进行预测计算后，预测获得下一时段的第一负载惯性预测值；S3、获取待预测时段之前的连续负载数据，结合第一负载惯性预测值，采用RBF神经网络预测获得第二负载惯性预测值；S4、将第二负载惯性预测值作为最终的虚拟机负载惯性预测值并输出。本发明可降低连续负载预测的滞后性，改善负载预测的及时性，提高预测准确度，而且对异常情况的适应灵活度强，可广泛应用于虚拟机的负载预测领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 移动 平均 神经网络 虚拟机 负载 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
基于移动平均和神经网络的虚拟机负载预测方法，其特征在于，包括步骤：S1、采集待预测时段的分时段历史负载数据以及待预测时段之前的连续负载数据；S2、获取待预测时段的分时段历史负载数据，并使用二次移动平均法对虚拟机的负载惯性进行预测计算后，预测获得下一时段的第一负载惯性预测值；S3、获取待预测时段之前的连续负载数据，结合第一负载惯性预测值，采用RBF神经网络预测获得第二负载惯性预测值；S4、将第二负载惯性预测值作为最终的虚拟机负载惯性预测值并输出。
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