基于深度置信网络的云应用负载预测方法
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2017年第2期
论文作者:马安香 张长胜 张斌 张晓红
文章页码:209 - 213
关键词:云计算;云应用;深度置信网络;负载预测;自适应优化;
摘 要:为了准确预测云应用负载以便及时执行云应用自适应优化,从而保证云应用性能的稳定,根据云环境下应用负载预测问题的特点,提出了基于深度置信网络的云应用负载预测方法.首先给出能够有效描述负载数据的显式特征和隐式特征并定义了负载预测模型,进而给出基于深度置信网络的负载预测算法.对算法进行了分析并在真实数据集上与相关算法进行了比较,结果表明,本文提出的方法能够更加有效地解决云应用负载预测问题.
马安香,张长胜,张斌,张晓红
东北大学计算机科学与工程学院
摘 要:为了准确预测云应用负载以便及时执行云应用自适应优化,从而保证云应用性能的稳定,根据云环境下应用负载预测问题的特点,提出了基于深度置信网络的云应用负载预测方法.首先给出能够有效描述负载数据的显式特征和隐式特征并定义了负载预测模型,进而给出基于深度置信网络的负载预测算法.对算法进行了分析并在真实数据集上与相关算法进行了比较,结果表明,本文提出的方法能够更加有效地解决云应用负载预测问题.
关键词:云计算;云应用;深度置信网络;负载预测;自适应优化;