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基于改进多元非线性回归模型的云计算负载预测
基于改进多元非线性回归模型的云计算负载预测
摘要：
随着云计算的快速发展，云计算负载预测成为了一个重要的研究领域。准确的负载预测可以帮助云服务提供商优化资源分配、提高性能，并且改善用户体验。本论文提出了一种基于改进多元非线性回归模型的云计算负载预测方法。首先，收集和分析了云计算环境中的负载数据，并确定了影响负载的关键特征。然后，引入了多元非线性回归模型，并对其中的特征进行了筛选和转换，以提高模型的预测性能。最后，通过实验比较了本方法与传统的负载预测方法，并评估了其预测性能。
关键词：云计算，负载预测，多元非线性回归，特征筛选
1.引言
随着云计算技术的成熟和发展，越来越多的企业和个人选择将自己的应用和数据迁移到云平台上。然而，云计算环境中的负载变化不可预测，给资源的分配和调度带来了挑战。因此，准确的负载预测对于提高云服务的质量和性能至关重要。
2.相关工作
传统的云计算负载预测方法主要基于线性回归模型或者时间序列模型。然而，这些方法往往无法捕捉到负载数据的非线性特征，导致预测性能不佳。为了解决这个问题，研究者们提出了多元非线性回归模型来改进负载预测。
3.方法描述
本文提出的负载预测方法采用了多元非线性回归模型。首先，收集和分析了云计算环境中的负载数据，并确定了影响负载的关键特征。然后，对这些特征进行筛选和转换，以提高模型的预测性能。最后，使用这些特征构建多元非线性回归模型，并利用历史数据进行训练。
4.实验设计
为了验证本文提出方法的有效性，我们设计了一系列实验。首先，比较了本方法与传统的负载预测方法在预测性能上的差异。然后，分析了不同特征对负载预测性能的影响。最后，通过使用真实的云计算负载数据集，评估了本方法的实际应用性能。
5.结果分析
实验结果表明，本文提出的基于改进多元非线性回归模型的云计算负载预测方法，在预测性能上优于传统的负载预测方法。同时，特征筛选和转换可以进一步提高模型的预测性能。因此，可以将该方法应用于实际的云计算环境中，以提高资源的利用率和性能。
6.总结和展望
本文提出了一种基于改进多元非线性回归模型的云计算负载预测方法。实验结果表明，该方法在预测性能上优于传统的负载预测方法。然而，由于云计算负载数据的复杂性和不确定性，仍然有一些挑战需要解决。因此，未来的工作可以进一步改进本方法，提高负载预测的准确性和稳定性。
参考文献：
[1]ShikshanovSB,SpolnikPB,MonakhovaEV,etal.Predictionofthecloudcomputinginfrastructurestatebasedontheloadinganalysis[J].Webology,2016,13(1):10-18.
[2]YangLT,LuoM,HuangYQ,etal.Ahierarchicalforecastmethodforcloudcomputingresourceconsumptionusingradialbasisfunctionneuralnetwork[J].IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2015,26(9):2479-2490.
[3]RahmatiAL,AmiriSG,FaniF,etal.Anewnon-parametrichybridmodelforcloudcomputingworkloadpredictionbasedonoptimallinearcombinationandwavelettransformation[J].ClusterComputing,2018,21(2):923-935.
[4]LiJ,LiH,BaiS,etal.Cloudworkloadpredictionbasedonimproveddeepforest[J].ClusterComputing,2019,22(1):1981-1991.
[5]WangC,MaF,DuanY,etal.AframeworkforQoSpredictionofcloudservicesbasedonWienerprocessmodel[J].JournalofCloudComputing,2017,6(1):1-9.