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基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法
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作者 李英健 王永生 +1 位作者 刘晓君 任渊 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期696-703,共8页
实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动... 实时预测云平台监控收集的负载数据,有助于云运维中及早获取系统未来的性能趋势。但由于负载数据通常不具备明显的周期性或规律性,存在较多的噪声干扰,现有方法在特征学习规划上存在不足,需要依赖其他负载特征并且难以捕捉负载趋势的动量。为实现精准高效的负载数据预测,提出了一种基于时空图注意力网络的云平台负载数据预测方法。首先,运用改进经验小波变换对负载数据做时频域变换,降低噪声干扰并得到有效分解后的模态特征;为了提高模型处理尖峰和非周期性特征的能力,利用金融技术指标设计适合负载数据特性的关键性能因子;然后,将模态特征和关键性能因子与原始序列进行特征重构,构建图学习层;最后,利用图注意力网络动态捕获负载序列和特征之间的关系,并通过双向长短期记忆网络关注时间依赖信息。使用亚马逊和阿里云等负载数据集进行实验验证,结果表明,在4个数据集上,RMSE相比最优对比模型分别降低了13.44%,36.90%,7.41%和14.93%。 展开更多
关键词 云平台 负载预测 经验小波变换 金融技术指标 图注意力网络 双向长短期记忆网络
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高频脉冲条件下灌水器水沙两相流数值模拟 被引量:8
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作者 王新坤 靳彬彬 +3 位作者 樊二东 张经坤 王琪雯 丁师伟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期277-283,共7页
为提高灌水器的抗堵塞性能,在与射流三通产生波形相同参数(周期、振幅)的高频脉冲波(正弦波、三角波、梯形波、矩形波)的条件下,以迷宫流道灌水器为研究对象,应用CFD两相流含沙量数值分析,采用k-ε湍流模型及多相流Eulerian模型,模拟高... 为提高灌水器的抗堵塞性能,在与射流三通产生波形相同参数(周期、振幅)的高频脉冲波(正弦波、三角波、梯形波、矩形波)的条件下,以迷宫流道灌水器为研究对象,应用CFD两相流含沙量数值分析,采用k-ε湍流模型及多相流Eulerian模型,模拟高频脉冲条件下流量与压力水头关系、含沙量的瞬时分布,分析高频脉冲条件对颗粒物沉积区含沙量变化的影响。结果表明,高频脉冲波对灌水器平均流量和抗堵塞性能影响较大,高频脉冲波的波动性和连续性对提高灌水器抗堵塞能力起主要作用;抗堵塞能力由大到小的高频脉冲波形顺序为正弦波、三角波、梯形波、矩形波;入流含沙量增加会导致旋涡区泥沙的沉积,高频脉冲波可以增强旋涡区的冲刷以提高抗堵塞性能;灌水器内各处含沙量均随颗粒粒径的增大而升高,不同粒径下含沙量分布和变化略有不同。射流三通产生的脉冲波有利于提高灌水器的抗堵塞能力。 展开更多
关键词 灌水器 射流三通 高频脉冲波 含沙量 颗粒粒径 抗堵塞
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