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基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法
被引量：
7
1
作者
姬莉霞
赵耀
+2 位作者
马郑祎
赵润哲
张晗
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期66-73,共8页
针对数据库负载预测中物理资源的变化导致预测失效,模型易对异常数据敏感和未关注序列变化中潜在的加权隐层特征状态导致预测精度低等问题,在长短期记忆网络模型的基础上提出一种基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法。首...
针对数据库负载预测中物理资源的变化导致预测失效,模型易对异常数据敏感和未关注序列变化中潜在的加权隐层特征状态导致预测精度低等问题,在长短期记忆网络模型的基础上提出一种基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法。首先,增加数据库基准规范内部指标,解决因物理资源改变而导致的传统指标预测失效问题;其次,建立多个孤立树,整合为孤立森林,评估样本异常分数并筛出异常数据进行热卡填充;最后,结合注意力机制与双向长短期记忆网络计算隐层状态以及注意力权值,并学习工作负载的形态、周期以及规律性。实验结果表明,所提方法在数据库工作负载预测精度上相比现有方法有显著提升,吞吐量和CPU利用率的R 2值分别达到0.93和0.95。
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关键词
数据库负载预测
双向长短期记忆网络
注意力机制
孤立森林
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职称材料
题名
基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法
被引量：
7
1
作者
姬莉霞
赵耀
马郑祎
赵润哲
张晗
机构
郑州大学网络空间安全学院
郑州市区块链与数据智能重点实验室
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期66-73,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52179144)
河南省重大科技专项(201300210500)
郑州市重大科技创新专项(2020CXZX0053)。
文摘
针对数据库负载预测中物理资源的变化导致预测失效,模型易对异常数据敏感和未关注序列变化中潜在的加权隐层特征状态导致预测精度低等问题,在长短期记忆网络模型的基础上提出一种基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法。首先,增加数据库基准规范内部指标,解决因物理资源改变而导致的传统指标预测失效问题;其次,建立多个孤立树,整合为孤立森林,评估样本异常分数并筛出异常数据进行热卡填充;最后,结合注意力机制与双向长短期记忆网络计算隐层状态以及注意力权值,并学习工作负载的形态、周期以及规律性。实验结果表明,所提方法在数据库工作负载预测精度上相比现有方法有显著提升,吞吐量和CPU利用率的R 2值分别达到0.93和0.95。
关键词
数据库负载预测
双向长短期记忆网络
注意力机制
孤立森林
Keywords
database workload forecasting
bi-directional long short term memory network
attention mechanism
isolation forest
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法
姬莉霞
赵耀
马郑祎
赵润哲
张晗
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2022
7
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