基于APMSSGA-LSTM的容器云资源预测

谢晓兰; 张征征; 郑强清; 陈超泉

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基于APMSSGA-LSTM的容器云资源预测

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cqvip:容器云的发展与应用对资源的高并发、高可用、高弹性、高灵活性等的需求越来越强烈。在对容器云资源预测问题研究现状进行调查后,提出一种采用自适应概率的多选择策略遗传算法(APMSSGA)优化长短期记忆网络(LSTM)的容器云资源预测模型。实验结果表明,与简单遗传算法(SGA)相比,APMSSGA在LSTM参数最优解组合搜索方面更加高效,APMSSGA-LSTM模型的预测精度较高。

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来源
《大数据》 |2019年第6期|P.62-72|共11页
作者
谢晓兰; 张征征; 郑强清; 陈超泉;
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作者单位

桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004;

广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
容器云; 资源预测; 长短期记忆网络; 遗传算法;

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