I vetenskapliga arbetsflödessystem kräver tidsrelaterade funktioner som schemaläggning av arbetsflöden och tidsverifiering normalt effektiv prognostisering av aktiviteternas varaktighet på grund av den dynamiska karaktären hos underliggande resurser såsom Web eller Grid-tjänster. De flesta befintliga strategier kan dock inte hantera problemen med begränsad urvalsstorlek och frekventa vändpunkter som är typiska för durationsserien av vetenskapliga arbetsflöden. För att ta itu med sådana problem föreslår vi en ny tidsseriebaserad prognosstrategi som använder en periodisk provtagningsplan för att bygga representativa durationsserier, och sedan genomför tidsseriesegmentering för att upptäcka det minsta mönstret och förutsäga aktivitetsintervallen med mönstermatchande resultat. Simuleringsexperimentet visar den utmärkta prestandan hos vår segmenteringsalgoritm och ytterligare visar effektiviteten i vår strategi i förutsägelsen av aktivitetsintervall, särskilt förmågan att hantera vändpunkter. Fjärde internationella IEEE-konferensen om e-vetenskap 978-0-7695-3535-7/08 $25.00
X. Liu m.fl. REF presenterar en tid-serie mönsterbaserad algoritm för att förutsäga durationsintervall i vetenskapliga arbetsflödesaktiviteter.
Forecasting Duration Intervals of Scientific Workflow Activities Based on Time-Series Patterns
{'venue': '2008 IEEE Fourth International Conference on eScience', 'journal': '2008 IEEE Fourth International Conference on eScience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}