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目前基于深度学习的主机性能预测模型大部分缺乏普适性,实验数据缺乏公正性,无法准确预测能耗或性能峰值点且时间开销较大.为解决这些问题,文章提出了一种基于改进时序卷积网络的云服务器性能预测模型(ATCN模型).该模型将CPU利用率作为主机过载的衡量标准,利用多维性能指标构建N+1维能耗向量,建立输入向量与预测标准之间的关系;调整TCN中的卷积核大小并不断增大扩张因子,实现长期记忆效果.基于阿里云开源数据集的实验结果表明:ATCN模型具有强自适应性,在不同硬件配置和资源使用情况下,预测准确率和效率方面比LSTM模型提升大约20%. 相似文献
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