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基于多步优化GM(1,1)模型的云计算资源负荷短期预测
被引量：
5
1
作者
张磊
徐达宇
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第10期65-71,共7页
论述了云计算资源负荷的特征及其短期预测的作用。首先利用多项式回归模型对GM(1,1)的预测结果进行一次优化,然后使用马尔科夫链对一次优化后的模型进行二次优化,最后运用布谷鸟搜索算法对二次优化后的灰色预测模型进行再度优化,建立基...
论述了云计算资源负荷的特征及其短期预测的作用。首先利用多项式回归模型对GM(1,1)的预测结果进行一次优化,然后使用马尔科夫链对一次优化后的模型进行二次优化,最后运用布谷鸟搜索算法对二次优化后的灰色预测模型进行再度优化,建立基于多步优化的改进GM(1,1)灰色预测模型。实验结果表明,与其他预测模型相比,在云计算环境下的资源负荷短期预测应用中,该模型具有更高的预测精度,表现出良好的预测性能。所提方法能为云计算资源的高效调度和管理提供决策支持。
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关键词
云计算
预测
GM(1
1)模型
多项式回归模型
马尔科夫链
布谷鸟搜索算法
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职称材料
题名
基于多步优化GM(1,1)模型的云计算资源负荷短期预测
被引量：
5
1
作者
张磊
徐达宇
机构
安徽工商职业学院网络中心
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第10期65-71,共7页
基金
安徽省2012年度省级自然科学研究项目(No.kj2012z021)
安徽省2012年度省级质量工程重点研究项目(No.2012jyxm784)
文摘
论述了云计算资源负荷的特征及其短期预测的作用。首先利用多项式回归模型对GM(1,1)的预测结果进行一次优化,然后使用马尔科夫链对一次优化后的模型进行二次优化,最后运用布谷鸟搜索算法对二次优化后的灰色预测模型进行再度优化,建立基于多步优化的改进GM(1,1)灰色预测模型。实验结果表明,与其他预测模型相比,在云计算环境下的资源负荷短期预测应用中,该模型具有更高的预测精度,表现出良好的预测性能。所提方法能为云计算资源的高效调度和管理提供决策支持。
关键词
云计算
预测
GM(1
1)模型
多项式回归模型
马尔科夫链
布谷鸟搜索算法
Keywords
cloud computing
prediction
GM（1,1）model
polynomial regression
Markov chain
Cuckoo search
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多步优化GM(1,1)模型的云计算资源负荷短期预测
张磊
徐达宇
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
5
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