基于小波变换与组合模型的失效检测模型研究

发布时间：2023-03-04 05:28

　　云计算通过在网络上提供动态可扩展的虚拟服务来满足大量的应用请求，服务可被虚拟化到特定的服务细节抽象当中。云计算环境是一个动态不可预知的环境:有些服务器处于激活状态，有些服务器处于缓慢响应状态，而有些服务器则处于离线维护甚至崩溃的状态。为了为云计算服务和云资源提供有效的控制方案和参数指引，设计一种适用于云计算环境的自适应失效检测器是非常有必要的。 大部分失效检测器都不能够根据动态的网络环境，实时的调节自身的参数来适应网络环境。由于网络环境是动态并且不可预知的，本文从理论到实践研究了失效检测器的属性、失效检测器在云计算网络中的应用，为自动调节相关参数找到了一个通用的自动分析方式。在此基础上，本文提出了一个动态的失效检测方案WAFD（Wavelet transform andARIMA based Failure Detector）。该方案预测模块使用了小波变换与组合模型，分析和实验结果表明该方案具有更低的错误率,并在参数自动调节满足用户需求方面有着很好的表现。 本文同时还通过优化了失效检测器中的预测模块，对于小波变换算法生成的多组序列进行相似项合并，并在进行ARIMA建模之前的序列进行差分...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 失效检测技术现状
        1.2.1 最终性失效检测器
        1.2.2 自适应性失效检测器
    1.3 网络流量预测技术现状
    1.4 本文主要研究内容与组织结构
第二章 相关背景知识介绍
    2.1 失效检测技术的理论基础
        2.1.1 失效检测器的定义
        2.1.2 失效检测级别的定义
    2.2 小波变换与组合模型的理论基础
        2.2.1 基本概念
        2.2.2 小波变换
        2.2.3 时间序列模型
        2.2.4 ARIMA 组合模型
    2.3 基于云计算的网络理论模型
    2.4 失效检测器的 QoS 计量标准
    2.5 本章小结
第三章 基于小波变换与组合模型的失效检测算法
    3.1 基于小波变换与组合模型的失效检测算法
        3.1.1 一种通用的自适应失效检测方法
        3.1.2 基于小波变换与组合模型的自适应失效检测模型
    3.2 基于小波变换与组合模型的失效检测模型的算法及实现
        3.2.1 选择小波变换与组合模型作为预测模型的原因
        3.2.2 算法描述
        3.2.3 算法证明
    3.3 实验结果和性能评价
        3.3.1 预测模块的实验验证
        3.3.2 互联网环境下的实验设计
        3.3.3 实验环境设定：软件，硬件和网络
        3.3.4 实验结果分析
        3.3.5 对于四个失效检测器的比较分析
    3.4 本章小结
第四章 失效检测模型中预测模块的优化
    4.1 小波分解层次的选择
    4.2 小波变换的改进
        4.2.1 合并小波变换子序列
        4.2.2 检验低频序列合并的仿真实验
    4.3 对时间序列的多尺度处理
        4.3.1 理论分析
        4.3.2 对于多尺度处理对预测结果影响的仿真实验
    4.4 失效检测器预测模块的总体优化
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
附录 2 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3753802