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申请/专利权人：大连海事大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260669A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于EMD和改进GRU的边缘资源请求概率预测方法，包括：步骤1：获取各边缘服务器的历史和当前资源请求量序列集合；步骤2：对单个边缘服务器的资源请求量序列进行EMD分解，获取分解后的若干内涵模态分量和一个残余分量；步骤3：基于改进GRU模型预测下一时间段资源请求量；步骤4：判断资源请求信息集合中是否有未被处理的资源请求量序列；步骤5：计算资源请求概率值；步骤6：获得待缓存资源列表。采用本发明方案可以得到合理的待缓存资源列表，同时能够减少边缘资源请求概率预测的误差。
主权项：1.一种基于EMD和改进GRU的边缘资源请求概率预测方法，其特征在于，应用于多用户多边缘服务器系统，所述多用户多边缘服务器系统至少包括一个云数据中心和m个边缘服务器组成，m为大于1的整数，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取各边缘服务器的历史和当前资源请求量序列集合；步骤2：对单个边缘服务器的历史和当前资源请求量序列进行EMD分解，获取分解后的若干内涵模态分量和一个残余分量；步骤3：基于改进GRU模型预测下一时间段资源请求量，所述改进GRU模型由以下两个方面对GRU模型进行改进：a.引入注意力机制提高关键分量在预测过程中的影响，b.基于自适应学习率衰减策略动态调整GRU模型训练过程中的学习率；步骤4：判断资源请求信息集合中是否有未被处理的资源请求量序列；步骤5：计算资源请求概率值；步骤6：获得待缓存资源列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于EMD和改进GRU的边缘资源请求概率预测方法
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