[发明专利]基于深度学习的面向高维高可变云工作负载的预测方法在审
| 申请号： | 202210345965.9 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN115357371A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 陈哲毅;陈礼贤;熊兵 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的面向高维高可变云工作负载的预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取云数据中心的历史工作负载数据，并进行预处理；步骤S2:基于原始数据集，采用一种集成了改进的稀疏自编码器TSA和门控循环单元GRU的深度学习算法L‑PAW预测处理器未来的工作负载，并将预测结果传输到CSP；步骤S3：CSP根据预测结果来确定资源调配策略，使云数据中心实现负载平衡。本发明实现自适应和有效的工作负载预测，有效提高云计算中的高效资源调配效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 面向 高维高 可变 工作 负载 预测 方法 | ||
【主权项】：
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