基于广义模糊软集理论的云计算资源需求组合预测研究
[Abstract]:This paper discusses the role of resource demand prediction in cloud computing, proposes a new generalized fuzzy soft set similarity measurement method based on angle cosine, and combines the similarity measurement results with prediction accuracy to obtain the weights of each single forecasting model. In view of the short-term dynamic and long-term periodicity of resource demand in cloud computing environment, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and seasonal ARIMA model (SARIMA) are selected as the single forecasting model. Based on this, a combinatorial prediction model GFSS-ANFIS/SARIMA. based on generalized fuzzy soft set theory is constructed. Finally, the model is applied to the resource demand prediction application in cloud computing environment. The experimental results show that compared with other prediction models, this model can effectively improve the prediction accuracy and has a good prediction performance. The proposed method can provide decision support for efficient scheduling and allocation of cloud computing resources.
【作者单位】： 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71131002,71071045) 浙江农林大学校科研发展基金人才启动项目(2014FR082)
【分类号】：TP393.01
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本文编号：2465361
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