基于小波分析和神经网络的软件衰退预测

• 作者: 刘凤玉 张琨 徐建 游静
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件衰退 小波变换 神经网络 时间序列 模拟退火
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真技术应用
• 页码范围: 2626-2629
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4028字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.09.062

摘要

许多研究人员指出软件性能衰退的主要原因之一是系统资源的耗尽,为了避免软件衰退导致的高成本,应用了基于小波分析和神经网络的四阶段混合模型来实现软件性能衰退的预测.首先应用小波过滤器去除噪声数据;然后使用冗余的Haar小波变换把监控系统采集到的系统资源使用数据分解到不同的分辨层上;再在每一层使用神经网络进行预测,神经网络的权重采用基于免疫机理和模拟退火算法来初始化;最后使用神经网络组合各个分辨层上的预测值.为了验证算法的预测精度,使用软件运行中采集到的系统资源耗费数据进行了仿真实验和比较,实验结果显示该算法具有较好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凤玉	南京理工大学计算机科学与技术系	222	2047	22.0	31.0
2	张琨	南京理工大学计算机科学与技术系	79	780	15.0	24.0
3	徐建	南京理工大学计算机科学与技术系	62	241	8.0	12.0
4	游静	南京理工大学计算机科学与技术系	15	140	7.0	11.0