在信息化蓬勃发展的今日,大量云计算资源的高效管理是运维领域的重要难题。准确的负载预测是应对这一难题的关键技术。针对该问题提出一种基于局部加权回归周期趋势分解算法(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)、Holt-W...在信息化蓬勃发展的今日,大量云计算资源的高效管理是运维领域的重要难题。准确的负载预测是应对这一难题的关键技术。针对该问题提出一种基于局部加权回归周期趋势分解算法(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)、Holt-Winters模型和深度自回归模型(DeepAR)的组合预测模型STL-DeepAR-HW。先采用快速傅里叶变换和自相关函数提取数据的周期性特征,以提取到的最优周期对数据做STL分解,将数据分解为趋势项、季节项和余项;并用DeepAR和Holt-Winters分别预测趋势项和季节项,最后组合得到预测结果。在公开数据集AzurePublicDataset上进行实验,结果表明,与Transformer、Stacked-LSTM以及Prophet等模型相比,该组合模型在负载预测中具有更高的准确性和适用性。展开更多
文摘在信息化蓬勃发展的今日,大量云计算资源的高效管理是运维领域的重要难题。准确的负载预测是应对这一难题的关键技术。针对该问题提出一种基于局部加权回归周期趋势分解算法(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)、Holt-Winters模型和深度自回归模型(DeepAR)的组合预测模型STL-DeepAR-HW。先采用快速傅里叶变换和自相关函数提取数据的周期性特征,以提取到的最优周期对数据做STL分解,将数据分解为趋势项、季节项和余项;并用DeepAR和Holt-Winters分别预测趋势项和季节项,最后组合得到预测结果。在公开数据集AzurePublicDataset上进行实验,结果表明,与Transformer、Stacked-LSTM以及Prophet等模型相比,该组合模型在负载预测中具有更高的准确性和适用性。
