发明专利已授权

基于多尺度分析和深度网络模型的云虚拟机负载预测方法

📄 申请号：CN202111265373.8 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2021-10-28

公开号

CN114064203B

公开日

2024-07-23

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_455

IPC 分类号

G06F9_455 , G06F9_50 , G06F18_15 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06N3_0442 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

负载预测人工智能算法深度学习云计算技术负载预测

应用场景

云计算资源调度, 云数据中心运维, 虚拟机弹性伸缩, 资源容量规划, 能耗优化

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摘要

本发明公开了基于多尺度分析和深度网络模型的云虚拟机负载预测方法，收集云虚拟机的资源和性能数据；获取云虚拟机资源和性能序列数据；对原始数据序列进行小波分解；利用阈值去噪；得到去噪后数据序列；对去噪后数据序列进行一阶差分，用一阶差分数据序列构造一个时间步矩阵；将时间步矩阵分为训练集和测试集；对训练集和测试集数据进行归一化处理；采取训练集数据对DLSTM预测模型进行训练，利用训练好的DLSTM预测模型对测试集数据进行预测，并对DLSTM预测模型进行性能评价；本发明解决了传统预测方法对长时间运行、数据量大的云虚拟机负载预测准确度不高的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于STFT与CNN的列车轴承故障诊断方法

当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06F9_455)

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