På begäran resursprognoser i cloud computing är en avgörande garanti för att uppnå effektiv förvaltning av alla virtualiserade resurser och minska datacenter energiförbrukning. Enligt en enda prognosmodell kan inte all giltig information som leder till minskad exakthet i prognoserna integreras. I detta dokument föreslogs en optimal kombinationsförutsägelsemodell för krav på molndataresurser. Denna modell är baserad på generaliserad Dice koefficient och den inducerade beställda viktade geometriska medelvärdet (IOWGA) operatör, samt förbättrad Elman neurala nätverk och grå prognosmodell. Det är i stånd att korrekt återspegla slumpmässig information och trendinformation i cloud computing belastning därmed kommer att öka den totala förutsägelse noggrannhet. Experimentresultaten visar att denna metod är genomförbar och effektiv.
Li och Zhang REF föreslog en optimal kombination prediktionsmetod för resurskrav, som kombinerar den inducerade viktade geometrin medelvärde operatör och den generaliserade tärningskoefficienten med den förbättrade Elman neurala nätverket och grå modell för att förbättra prediktionsnoggrannheten.
Resource Demand Optimization Combined Prediction under Cloud Computing Environment Based On IOWGA Operator
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Grid and Distributed Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}