[发明专利]结合注意力机制的LSTM网络的移动云负载预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110293600.1 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113051130B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 庄毅;陈丝雨;李静 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合注意力机制的LSTM网络的移动云负载预测方法及系统，属于移动云负载预测领域。可应用于云计算虚拟机、云计算主机、云数据中心的各种负载预测。方法具体包括：对云监控系统收集到的负载特征序列进行归一化处理；采用联合特征选择方法选取与目标负载特征最相关的特征；采用在线预测的无抽取的小波变换技术分解目标负载特征序列；构建结合注意力机制的LSTM网络的移动云负载预测模型MCLPM‑LSTMN‑AM；对MCLPM‑LSTMN‑AM模型进行训练；利用训练好的MCLPM‑LSTMN‑AM模型进行移动云目标负载序列的单步及多步预测。本发明的方法预测准确率高，可以有效应用于移动云计算负载的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 注意力 机制 lstm 网络 移动 负载 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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