[00275227]一种基于长短时记忆网络的主机负载预测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201611271570.X
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明是一种利用长短时记忆网络对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算和深度学习领域。本发明解决的问题是云计算环境中主机负载变化剧烈的问题。本发明提出一种预测未来主机负载已改善云计算系统调度的方法。本发明的主要算法的核心部分在于利用长短时记忆网络的特性对历史数据与未来数据之间的关系进行建模，网络具有长期记忆功能，输出即为预测的负载。本发明利用神经网络的方法进行负载的预测，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。
本发明是一种利用长短时记忆网络对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算和深度学习领域。本发明解决的问题是云计算环境中主机负载变化剧烈的问题。本发明提出一种预测未来主机负载已改善云计算系统调度的方法。本发明的主要算法的核心部分在于利用长短时记忆网络的特性对历史数据与未来数据之间的关系进行建模，网络具有长期记忆功能，输出即为预测的负载。本发明利用神经网络的方法进行负载的预测，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。
