發(fā)布時間：2019-04-25 18:32

【摘要】：論述了云計算資源需求預測的作用,提出了新的基于夾角余弦的廣義模糊軟集相似性度量方法,將相似性度量結(jié)果與預測精度相結(jié)合來獲得各單項預測模型的權(quán)重,并針對云計算環(huán)境中資源需求所表現(xiàn)出的短期動態(tài)性和長期周期性特征,選用自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)ANFIS和季節(jié)性ARIMA模型SARIMA作為單項預測模型,以此構(gòu)建基于廣義模糊軟集理論的組合預測模型GFSS-ANFIS/SARIMA。最后將該模型用于云計算環(huán)境下的資源需求預測應用中去。實驗結(jié)果表明,與其它預測模型相比,該模型能有效提高預測精度,具有良好的預測性能。本文所提方法能為云計算資源的高效調(diào)度和分配提供決策支持。
[Abstract]:This paper discusses the role of resource demand prediction in cloud computing, proposes a new generalized fuzzy soft set similarity measurement method based on angle cosine, and combines the similarity measurement results with prediction accuracy to obtain the weights of each single forecasting model. In view of the short-term dynamic and long-term periodicity of resource demand in cloud computing environment, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and seasonal ARIMA model (SARIMA) are selected as the single forecasting model. Based on this, a combinatorial prediction model GFSS-ANFIS/SARIMA. based on generalized fuzzy soft set theory is constructed. Finally, the model is applied to the resource demand prediction application in cloud computing environment. The experimental results show that compared with other prediction models, this model can effectively improve the prediction accuracy and has a good prediction performance. The proposed method can provide decision support for efficient scheduling and allocation of cloud computing resources.
【作者單位】： 浙江農(nóng)林大學浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術(shù)研究重點實驗室;合肥工業(yè)大學過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71131002,71071045) 浙江農(nóng)林大學�？蒲邪l(fā)展基金人才啟動項目(2014FR082)
【分類號】：TP393.01

【參考文獻】

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻】

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本文編號：2465361