[发明专利]一种基于卡尔曼滤波修正的云服务动态QoS预测方法在审
| 申请号： | 202211504472.1 | 申请日： | 2022-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN115913995A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 孙鹏;闫云飞;张杰勇;徐鑫;刘彬;钟贇;马钰棠;赵亮 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L43/55;H04L41/5003;H04L67/10;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 郭璐 |
| 地址： | 710077 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波修正的云服务动态QoS预测方法，针对现有的动态QoS预测方法缺乏对实时QoS数据的融合和缺乏对历史稀疏QoS数据进行填补的问题，首先将稀疏的历史QoS数据构建为用户‑服务‑时间构成的三阶张量，并通过非负tucker分解算法填补历史数据中的缺失值，并将填补稀疏值后的张量变形为时间向量集作为训练数据。之后构建了CNN‑BiLSTM深度学习模型进行QoS预测，给出未来时间片的QoS预测值。最后通过卡尔曼滤波算法融合实时QoS观测值对CNN‑BiLSTM模型产生的QoS预测值进行修正。通过在WS‑DREAM数据集上进行大量实验，实验结果表明提出的模型相较于基线模型性能更好，有效提高了动态QoS的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卡尔 滤波 修正 服务 动态 qos 预测 方法 | ||
【主权项】：
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