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基于自注意力长短期记忆网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法 被引量:5
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作者 党伟超 李涛 +2 位作者 白尚旺 高改梅 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期2346-2351,共6页
为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命(RUL)进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆(Self-Attention-LSTM)网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭... 为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命(RUL)进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆(Self-Attention-LSTM)网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据;然后,根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆(LSTM)循环神经网络以提取性能指标的隐含层特征,并使用自注意力机制建模特征间的依赖关系;最后,得到系统RUL的实时预测值。在三组测试集上,把所提模型与反向传播(BP)网络和常规的循环神经网络(RNN)做了对比。实验结果表明,所提模型的平均绝对误差(MAE)比长短期记忆(LSTM)网络平均低16.92%,相对准确率(Accuracy)比LSTM网络平均高5.53%,验证了Self-Attention-LSTM网络剩余寿命预测模型的有效性。可见所提方法能为优化系统抗衰决策提供技术支撑。 展开更多
关键词 web软件系统 剩余使用寿命 长短期记忆网络 自注意力机制 抗衰决策
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服务化软件系统的运行时资源动态分配方法 被引量:2
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作者 王欢欢 陈碧欢 +1 位作者 彭鑫 赵文耘 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第5期562-571,共10页
Web软件是一种典型的基于Internet的软件形态,它自身的特点决定了其运行时的可靠保障以及质量优化都需要系统具有一定的自适应能力。对于服务化的Web软件系统而言,各服务之间的动态资源分配是实现运行时自适应的重要基础。针对这一问题... Web软件是一种典型的基于Internet的软件形态,它自身的特点决定了其运行时的可靠保障以及质量优化都需要系统具有一定的自适应能力。对于服务化的Web软件系统而言,各服务之间的动态资源分配是实现运行时自适应的重要基础。针对这一问题,构建了一个基于Web的在线购物系统,并在此基础上对基于Web服务资源动态分配及负载均衡的Web软件系统运行时自适应技术进行了研究。对Web软件系统的运行时自适应管理问题进行了分析,提出并实现了资源动态分配及负载均衡方法,在此基础上针对在线购物系统进行了有效性验证。实验结果表明,优化的资源动态分配及负载均衡方法可以有效地提高Web软件系统的运行质量。 展开更多
关键词 自适应 web软件系统 动态资源分配 服务化
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