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多元时间序列的Web Service QoS预测方法
被引量：
2
1
作者
张鹏程
王丽艳
+1 位作者
吉顺慧
李雯睿
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1742-1758,共17页
为准确并多步预测 Web 服务的服务质量(quality of service,简称 QoS),方便用户选择更好的 Web 服务,提出了一种基于多元时间序列的 QoS 预测方法 MulA-LMRBF(multiple step forecasting with advertisement-levenbergmarquardt radial ...
为准确并多步预测 Web 服务的服务质量(quality of service,简称 QoS),方便用户选择更好的 Web 服务,提出了一种基于多元时间序列的 QoS 预测方法 MulA-LMRBF(multiple step forecasting with advertisement-levenbergmarquardt radial basis function).充分考虑多个 QoS 属性序列之间的关联,采用平均位移法(average dimension,简称AD)确定相空间重构的嵌入维数和延迟时间,将 QoS 属性历史数据映射到一个动力系统中,近似恢复多个 QoS 属性之间的多维非线性关系.将短期服务提供商 QoS 广告数据加入数据集中,采用列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-Marquardt,简称 LM)算法改进的径向基(radial basis function,简称 RBF)神经网络预测模型,动态更新神经网络的权重,提高预测精度,实现 QoS 动态多步预测.通过网络开源数据和自测数据的实验结果表明,该方法与传统方法相比有较好预测效果,更适合动态多步预测.
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关键词
服务质量
多元时间序列
相空间重构
LM算法
RBF神经网络
动态多步预测
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职称材料
题名
多元时间序列的Web Service QoS预测方法
被引量：
2
1
作者
张鹏程
王丽艳
吉顺慧
李雯睿
机构
河海大学计算机与信息学院
南京晓庄学院信息工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期1742-1758,共17页
基金
国家自然科学基金(61572171,61702159,61202097)
江苏省自然科学基金(BK20170893)
中央高校基本科研业务费(2019B15414)~~
文摘
为准确并多步预测 Web 服务的服务质量(quality of service,简称 QoS),方便用户选择更好的 Web 服务,提出了一种基于多元时间序列的 QoS 预测方法 MulA-LMRBF(multiple step forecasting with advertisement-levenbergmarquardt radial basis function).充分考虑多个 QoS 属性序列之间的关联,采用平均位移法(average dimension,简称AD)确定相空间重构的嵌入维数和延迟时间,将 QoS 属性历史数据映射到一个动力系统中,近似恢复多个 QoS 属性之间的多维非线性关系.将短期服务提供商 QoS 广告数据加入数据集中,采用列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-Marquardt,简称 LM)算法改进的径向基(radial basis function,简称 RBF)神经网络预测模型,动态更新神经网络的权重,提高预测精度,实现 QoS 动态多步预测.通过网络开源数据和自测数据的实验结果表明,该方法与传统方法相比有较好预测效果,更适合动态多步预测.
关键词
服务质量
多元时间序列
相空间重构
LM算法
RBF神经网络
动态多步预测
Keywords
quality of service
multivariate time series
phase-space reconstruction
LM algorithm
RBF neural network
dynamic multiple step forecasting
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多元时间序列的Web Service QoS预测方法
张鹏程
王丽艳
吉顺慧
李雯睿
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
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