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一种数据中心线性回归与小波神经网络融合的短期工作负载预测方法

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专利号 2018100959670 专利名称 一种数据中心线性回归与小波神经网络融合的短期工作负载预测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06N3/08;G06N3/04;G06F17/18;G06Q10/04
申请人 湖南农业大学 申请地址 湖南省长沙市芙蓉区农大路1号
发明人 唐小勇 申请日期 2018-01-31
下证状态 未知 更新时间 2022-09-21 08:12:30
专利摘要 本发明公开了一种线性回归与小波神经网络融合的短期工作负载预测方法,包括:第一步,通过数据中心系统日志文件建立历史工作负载数据库;第二步,针对数据中心数天或数月同时段工作负载的相对稳定性,采用线性回归预测短期工作负载;第三步,由于数据中心一天内各时段工作负载具有相对波动性和局部稳定性,本发明采用误差反馈传播小波神经网络技术预测工作负载;第四步,融合线性回归与小波神经网络预测技术预测数据中心短期工作负载;第五步,以当前时段数据中心实际工作负载更新历史工作负载信息数据库,循环执行第二、三、四步预测工作负载。本发明较之现有技术具有精度高等优势,能为数据中心资源管理和能耗控制提供有力技术保障。

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