自导向

基于自导向学习的云资源管理工作负载预测模型

工作负载预测在智能资源扩展和负载平衡中起着至关重要的作用，可最大限度地提高云服务提供商的经济增长以及用户的体验质量 (QoE)。人们发现了多种方法来估计未来的工作负载，并且机器学习被广泛用于提高预测准确性。本文提出了一种自导向工作负载预测方法 (SDWF)，该方法通过计算最近预测中的偏差来捕捉预测误差趋势，并将其应用于提高进一步预测的准确性。该模型采用基于黑洞现象的改进启发式方法来训练神经元。通过六种不同的真实世界数据轨迹评估了所提出方法的有效性。将该模型的准确性与使用不同最先进方法（包括深度学习、差分进化和反向传播）的现有模型进行了比较。与现有方法相比，均方预测误差的最大相对减少量高达 99.99%。此外，还采用 Friedman 和 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，以验证所提出的预测模型的有效性。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。