【摘 要】
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主机资源的负载预测对其运营维护工作具有重要意义.传统负载预测方法通常采用线性时间序列模型拟合负载数据,而负载受复杂的内外部环境影响,线性模型无法很好地表征负载数据
【机 构】
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国网四川省电力公司信息通信公司,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目(2017FZ0094);成都市科技资助项目(2017-RK00-00021-ZF);国网四川省电力公司信息通信公司资助项目(SGSCXT00XGJS1800219)~~
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主机资源的负载预测对其运营维护工作具有重要意义.传统负载预测方法通常采用线性时间序列模型拟合负载数据,而负载受复杂的内外部环境影响,线性模型无法很好地表征负载数据规律.为提高模型的精度,提出将负载信息分解为线性部分和非线性部分的思想,并将自回归差分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和分类回归树(classification and regression tree,CART)模型相结合进行预测.通过加权最小二乘法改进的ARIMA预测线
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