[发明专利]基于深度神经网络的现货系统应用层负载均衡预测方法在审
| 申请号： | 202111301688.3 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN114138463A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 裘雨音;黄龙达;庄卫金;杨争林;阙凌燕;金学奇;张静;蒋正威;杨力强;潘加佳;冯树海;徐攀;张鸿;孙鹏;刘晓梅;邵平;薛必克;卢永;丁英杰 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F11/34;G06F11/30;G06N3/04;H04L41/147;H04L47/125 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 张红哲 |
| 地址： | 100000 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的现货系统应用层负载均衡预测方法，首先通过对负载服务器的实时信息进行预测，确定负载服务器的调度优先级；然后根据代理服务器的实时流量信息进行未来流量的变化曲线预测，从而可以准确分析整个现货系统网络的流量吞吐情况；最后利用所预测的负载服务器的调度优先级和未来流量的变化曲线来进行动态的服务器最优负载均衡调度，从而可以保障整个电力现货系统的平台安全、高可靠性以及高可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 现货 系统 应用 负载 均衡 预测 方法 | ||
【主权项】：
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