融合Stacking框架的BiGRU-LGB云負(fù)載預(yù)測模型

摘要： 隨著云計算技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的用戶將應(yīng)用部署在云平臺上.。平臺內(nèi)集群資源的調(diào)度可以提高云平臺數(shù)據(jù)中心的實際利用率，而高效的云平臺負(fù)載預(yù)測是解決集群資源調(diào)度問題的關(guān)鍵技術(shù)，因此本文建立了一種融合Stacking框架、多層BiGRU網(wǎng)絡(luò)和LightGBM算法的云負(fù)載預(yù)測模型。該模型的結(jié)構(gòu)主要包括兩種學(xué)習(xí)器：首先是初級學(xué)習(xí)器，使用時間編碼層處理原始負(fù)載序列并利用BiGRU網(wǎng)絡(luò)參... （共13頁）