面向云计算的主成分分析多变量局域预测模型

• 作者: 佟建锋 康宝生 张婧 李洪安
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 云计算 多变量相空间 主成分分析 局域预测模型
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 4170-4175
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.06
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.044

摘要

针对云平台无法从单变量负荷序列中获取完整预测信息的问题,提出了一种基于主成分分析的多变量局域预测模型并应用于云计算底层资源的预测中.利用主成分分析法综合考虑多种底层资源间的影响关系,确定多变量相空间的嵌入维数,并与局域预测法相结合,由此建立多变量局域预测模型.仿真实验表明,基于主成分分析的多变量局域预测模型的预测精度高于单变量局域预测模型,是面向云计算底层资源预测的一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康宝生	西北大学信息科学与技术学院	119	953	15.0	23.0
2	张婧	西北大学信息科学与技术学院	15	59	5.0	7.0
3	李洪安	西北大学信息科学与技术学院	11	94	4.0	9.0
4	佟建锋	西北大学信息科学与技术学院	4	21	3.0	4.0