I IaaS (infrastruktur som en tjänst) molnmiljö tillhandahålls användare med virtuella maskiner (VM). För att fördela resurser för användare dynamiskt och effektivt är det viktigt med noggranna resurskrav som förutsägers. För detta ändamål föreslås i detta dokument en självanpassad förutsägelsemetod med användning av ensemblemodell och subtraktiv-fuzzy klusterbaserad fuzzy neural network (ESFCFNN). Vi analyserar karaktärerna av användarpreferenser och krav. Sedan är arkitekturen av förutsägelsemodellen konstruerad. Vi antar några bas prediktorer för att komponera ensemblemodellen. Sedan studeras strukturen och inlärningsalgoritmen för fuzzy neural network. För att få fram antalet luddiga regler och det initiala värdet av premissen och tillhörande parametrar föreslås i detta dokument de luddiga c-medelvärdena i kombination med subtraktiv klusteralgoritm, det vill säga den subtraktiva fuzzy klusterbildningen. Slutligen antar vi olika kriterier för att utvärdera den föreslagna metoden. Experimentresultaten visar att metoden är korrekt och effektiv när det gäller att förutsäga resursbehoven.
Chen och Al. REF kombinerad ensemble modell och suddiga neurala nätverk för att göra arbetsbelastning förutsägelse.
Self-Adaptive Prediction of Cloud Resource Demands Using Ensemble Model and Subtractive-Fuzzy Clustering Based Fuzzy Neural Network
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}