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[00272598]一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201310113116.1

交易方式: 技术转让 技术转让 技术入股

联系人: 南京邮电大学

进入空间

所在地:江苏南京市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法,属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先,根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目,然后,通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念,在聚集度较高时打散粒子群,保持粒子群的多样性,提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度,且提高了神经网络的训练速度。
本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法,属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先,根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目,然后,通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念,在聚集度较高时打散粒子群,保持粒子群的多样性,提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度,且提高了神经网络的训练速度。

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