[发明专利]一种基于长短时记忆网络的主机负载预测方法

摘要

本发明是一种利用长短时记忆网络对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算和深度学习领域。本发明解决的问题是云计算环境中主机负载变化剧烈的问题。本发明提出一种预测未来主机负载已改善云计算系统调度的方法。本发明的主要算法的核心部分在于利用长短时记忆网络的特性对历史数据与未来数据之间的关系进行建模，网络具有长期记忆功能，输出即为预测的负载。本发明利用神经网络的方法进行负载的预测，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。

主权项

一种基于长短时记忆网络的主机负载预测的方法及系统，其特征是包含以下主要步骤：步骤一、采集云计算主机负载一个月的历史数据，将其按照一定比例分为训练集、交叉验证集和测试集。步骤二、将很长的负载序列分成很多固定大小的、连续的历史数据及预测数据。步骤三、利用训练集来使长短时记忆网络学习到对应的参数，并通过交叉验证集选择泛化性最好的模型。步骤四、将测试集的数据送入学习好的长短时记忆网络中，输出即为最终的预测结果。