一种基于长短期记忆模型的云服务负载通用预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110611989.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113220466A | 公开（公告）日 | 2021-08-06 |
| 申请公布号 | CN113220466A | 申请公布日 | 2021-08-06 |
| 分类号 | G06F9/50;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李扬;陈杉杉;张鼎;王晨程;秦和珂 | 申请（专利权）人 | 神州数码系统集成服务有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100080 北京市海淀区西北旺东路10号院东区18号楼神州信息大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 发明涉及一种基于长短期记忆模型的云服务负载通用预测方法。准确预测云服务负载对于云计算资源调度的有效性至关重要。然而，由于不同云服务负载模式的多样性和动态性，难以设计适合各种类型云服务的通用负载预测方法。本发明提出一种通用的云服务负载预测方法，基于长短期记忆模型以准确预测各种类型各种云服务的动态负载；采用贝叶斯优化方法以训练模型的超参数，以生成针对特定负载的准确预测模型；跟踪数据中相对长期的相关性，以准确预测长期负载中的各种模式。 |
