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应用n-LSTM的云平台任务CPU 负载 预测方法 被引量：1 2024年 CPU 负载 预测有助于云平台资源的优化配置,以改善资源利用率.它是有效管理云资源的重要手段.为提高任务CPU 负载 预测精度,本文主要做了以下工作:1)利用热度图提取用于进行CPU 负载 预测的资源使用特征;2)设计并实现了一种基于n-LSTM的云平台任务的CPU 负载 预测方法DPFE-n-LSTM;3)分别在阿里云平台数据集和Google云平台数据集上进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的CPU 负载 预测模型BP、LSTM和CNN-LSTM,DPFE-n-LSTM方法具有更好的预测性能.关键词：CPU负载 时间序列 基于LSTM-Attention模型的CPU 负载 预测方法及相关设备 CPU 负载 预测方法及相关设备，涉及负载 预测技术领域，所述方法包括：获取移动终端的CPU 负载 数据，所述CPU 负载 数据至少包含CPU 负载 时间序列，将所述CPU 负载 ...基于CPU 负载 均衡的流量生成器部署方法及系统 CPU 负载 均衡的流量生成器部署方法，基于流量生成器性能测试，得到可选流量生成器集合；基于已知的同一服务器上一组仿真网络节点的流量时间特征序列，得到一组流量生成请求；顺序处理每个流量生成请求，获取服务器...一种GPU和CPU 负载 调度方法、装置、设备和介质 CPU 负载 调度方法、装置、设备和介质，获取当前待处理队列中的目标数量、目标特征数量和当前资源空闲率；当对GPU和CPU 进行独立调度时，在满足各类目标和目标特征的截止期以及当前资源空闲率的条件下，采...基于CPU 负载 与数据包压缩效率的动态存储方法及系统 CPU 负载 与数据包压缩效率的动态存储方法及系统。该方法包括如下步骤：S1、载入初始的压缩算法，压缩算法的压缩级别，IO操作的参数，CPU 使用率阈值；S2、开启扫描线程，按照预设的时间间隔收集CPU 使用率...一种基于汽车多核嵌入式系统的CPU 负载 率监测方法及装置 CPU 负载 率监测方法及装置，属于汽车智能化控制技术领域，包括在汽车车身域控制器多核嵌入式系统中建立空闲任务，并在所述空闲任务中建立循环程序；获取所述空闲任务两次循环的时间间隔，根据...一种嵌入式操作系统任务和中断的CPU 负载 率计算方法 CPU 负载 率计算方法，包括如下步骤：(1)任务/中断开始时运行任务/中断开始程序，实现数据中的任务切换并更新相应数据；(2)如果该任务是CPU 负载 计算任务还需要调用CPU 负载 率计...一种通用的单片机CPU 负载 率及周期任务运行状态的监测方法 CPU 负载 率以及各个周期任务的运行状态的监测方法，计算CPU 负载 率的方法如下：以固定周期开始：1、在单片机的IDLE任务中循环记录当前单片机内部系统时钟的计数值TICK1，2、在每一个单...云计算环境下嵌入式CPU 负载 预测仿真 被引量：1 2023年 CPU )负载 需要同时考虑CPU 利用率、内存利用率等相关因素,导致对其预测时难度较大且无法保证精准度。因此,提出一种新的自适应预测算法。构建嵌入式CPU 负载 预测框架,对其负载 数据预处理,降低非平稳数据对预测结果精度的影响;在整合移动平均自回归模型中加入周期变动因素,构建季节性差分自回归滑动平均模型,分析CPU 负载 数据时间序列变化特征;并对其迭代计算,得到季节性差分自回归滑动平均模型的参数和CPU 负载 预测结果。实验结果表明,所提方法的MAPE值低于25%,表明该方法的预测精度高。关键词：云计算环境 基于EMPC-BCGRU的云虚拟机CPU 负载 分析预测 2023年 负载 预测仍具有挑战性,因为云虚拟机负载 具有周期性和非周期性的变化模式以及突变的负载 峰值,云虚拟机负载 受到用户随机提交作业的影响。为了准确分析云虚拟机负载 的变化模式,提升云虚拟机CPU 负载 预测性能,提出了一种基于分解-预测的云虚拟机负载 预测方法。通过经验模态分解和主成分分析的云虚拟机负载 模式分解,得到不同尺度的特征波动序列;预测模型的卷积层能够充分提取分解后的特征,并通过双向门控循环神经网络双向学习序列的前向和后向依赖关系,提高了预测模型学习云虚拟机负载 变化模式的能力。最后,在真实云环境微软Azure产生的2019 VM数据集上进行单步和多步预测实验,验证了所提预测方法的有效性。关键词：神经网络模型
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