基于改进神经网络的IaaS云资源需求预测方法

发布时间：2017-12-14 13:03

  本文关键词：基于改进神经网络的IaaS云资源需求预测方法

  更多相关文章： 基础设施即服务(IaaS) 资源需求预测 集成模型 神经网络 自适应学习率 统计验证

【摘要】：为保证基础设施即服务(IaaS)模式云环境中资源的有效分配与高效调度,提出了一种基于集成模型-优化神经网络的资源需求预测方法(EMONN).分析了用户偏好以及资源配置需求,根据需求变化采用阈值法确定波动期与平缓期,通过基本预测器集成模型实现不同时期、不同需求的预处理.预处理结果经过加权,与历史数据共同作为神经网络(NN)的训练数据,保证预测结果精度.为改善神经网络的学习率与稳定性,采用自适应学习率以及动量方法对神经网络进行优化.采用统计指标对系统有效性进行验证,结果表明所提方法可以精确有效实现用户需求预测.
【作者单位】： 军械工程学院电子与光学工程系;
【基金】：武器装备预研基金资助项目(9140A04030213JB34050)
【分类号】：TP183;TP393.09
【正文快照】： 在IaaS模式云计算[1]中,高效精确地为用户分配资源是效益最大化的重要保证.云中心根据请求以虚拟机(VM)形式为其分配资源,为保证服务质量,有必要根据虚拟机运行状态实现资源动态调整.然而,准备和初始化实例需要一定时间,使得资源无法根据用户需求动态调度,导致无法有效地为用

【参考文献】

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本文编号：1287978