基于ARIMA和QoS的云服务选择算法研究

发布时间：2018-01-29 03:24

  本文关键词： QoS历史数据 云服务 服务选择 时间序列预测　出处：《计算机工程与应用》2017年13期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了进一步分析QoS历史数据的动态变化,对现有的基于QoS历史数据的云服务选择算法进行了改进。将原算法中每一时间段的评价指标权重由QoS历史数据平均值获得,修改为由该时间段对应的QoS历史数据获得,更能发挥历史数据的动态性。使用时间序列预测ARIMA模型对原QoS历史数据进行预测,把预测结果并入原数据集形成新的数据集,在新数据集上进行服务选择。设计了三个模型递进地进行实验分析,通过对比实验结果验证了改进算法的性能效果。
[Abstract]:In order to further analyze the dynamic changes of QoS historical data. The existing cloud service selection algorithm based on QoS history data is improved. The weight of evaluation index in each time period of the original algorithm is obtained from the average of QoS historical data. Modified by the corresponding QoS historical data in this time period, the history data can play a more dynamic role. The time series prediction ARIMA model is used to predict the original QoS historical data. The prediction results are merged into the original data set to form a new data set, and service selection is carried out on the new data set. Three models are designed to carry out the experimental analysis step by step. The performance of the improved algorithm is verified by comparing the experimental results.
【作者单位】： 重庆大学软件理论与技术重庆市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61472051)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言随着互联网上云服务数量的大量增长,许多云服务提供商提供了很多功能类似的服务,而这些服务往往在性能和价格上有差异。在此背景下,如何根据用户的具体需求有效准确地发现并选择出最好的服务给用户是一项非常重要的工作。基于Qo S属性的云服务决策方法是现今云服务选择的

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1472376