[发明专利]一种基于注意力机制的集群资源预测方法和装置有效
| 申请号： | 201910413227.1 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110222840B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 窦耀勇;唐家伟;吴维刚 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/045 | 分类号： | G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 510000 广东省广州市大学*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开提供了一种基于注意力机制的集群资源预测方法和装置，采用改进的注意力机制，并将其集成到LSTM中，可以挖掘多个时间序列之间的相关性，并提出使用多个时间序列进行集群内资源需求预测的方案，有效提高了预测的准确率，能更加有效的辅助资源规划，从而提高集群的资源利用率，更有效地降低数据中心的运维成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 集群 资源 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制的集群资源预测方法，其特征在于，包括：S1：将上一时刻第一隐藏层状态、与目标实例同属于一个主机单元的所有时间序列数据、与目标实例同属于一个部署单元的所有时间序列数据以及历史时刻的目标时序作为输入注意力层的输入，得到第一输入向量；S2：将所述第一输入向量输入到LSTM编码器，得到当前第一隐藏层状态；S3：将所述当前第一隐藏层状态和上一时刻第二隐藏层状态输入到时间相关性注意力层，得到上下文向量；S4：将所述上下文向量、上一时刻第二隐藏层状态和历史时刻的目标时序输入到LSTM解码器，得到当前第二隐藏层状态；S5：将所述当前第二隐藏层状态和所述上下文向量进行线性变换，得到预测值。
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