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申请/专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))

摘要：本申请涉及一种实时任务的任务流量预测方法、装置、设备、介质和产品。包括：获取实时任务调度系统中的历史任务流量数据；将历史任务流量数据输入至预先训练好的任务流量预测模型中，得到任务流量预测结果；其中，任务流量预测模型中的初始参数组包括输入层与隐藏层之间的连接权值，以及隐藏层中所采用的小波基函数的伸缩因子和平移因子；其中，任务流量预测模型采用以下方式训练得到：对原始参数组进行迭代得到初始参数组，并将初始参数组作为待训练的任务流量预测模型的初始参数组；根据不同样本实时任务的样本流量数据和相应任务流量标签，对初始参数组进行调整。本方法能够提高实时任务调度系统任务调度的可靠性。

主权项：1.一种实时任务的任务流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取实时任务调度系统中的历史任务流量数据；将所述历史任务流量数据输入至预先训练好的任务流量预测模型中，得到任务流量预测结果；其中，所述任务流量预测模型包括输入层和隐藏层；所述任务流量预测模型中的初始参数组包括所述输入层与所述隐藏层之间的连接权值，以及所述隐藏层中所采用的小波基函数的伸缩因子和平移因子；其中，所述任务流量预测模型采用以下方式训练得到：对原始参数组进行迭代得到初始参数组，并将所述初始参数组作为待训练的任务流量预测模型的初始参数组；针对任一迭代过程，采用以下方式确定该迭代过程的初始参数组：将前次迭代过程所确定的初始参数组，作为当前待调整参数；获取前次迭代过程所训练的任务流量预测模型所输出的第一预测结果；其中，所述第一预测结果基于所述前次迭代过程所训练的任务流量预测模型，对前次迭代过程所采用的样本流量数据进行预测得到；所述前次迭代过程所训练的任务流量预测模型的初始参数组包括所述当前待调整参数；在预设初始参数组范围内，获取所述当前待调整参数的至少一个邻近参数组；获取本次迭代过程所训练的任务流量预测模型所输出的第二预测结果；其中，所述第二预测结果基于所述本次迭代过程所训练的任务流量预测模型，对本次迭代过程所采用的样本流量数据进行预测得到；所述本次迭代过程所训练的任务流量预测模型的初始参数组包括至少一个所述邻近参数组；获取所述至少一个邻近参数组对应的参考参数组，以及，所述至少一个邻近参数组的组数；获取本次迭代过程所训练的任务流量预测模型所输出的第三预测结果；其中，所述第三预测结果基于所述本次迭代过程所训练的任务流量预测模型，对本次迭代过程所采用的样本流量数据进行预测得到；所述本次迭代过程所训练的任务流量预测模型的初始参数组包括所述参考参数组；获取所述第一预测结果与相应任务流量标签之间的第一差值、所述第二预测结果与相应任务流量标签之间的第二差值和所述第三预测结果与相应任务流量标签之间的第三差值；根据所述第一差值和所述第三差值，确定本次迭代过程的第一参数影响因子；根据所述组数，确定本次迭代过程的第二参数影响因子；根据所述第一参数影响因子、所述第二参数影响因子和所述第二差值，从所述至少一个邻近参数组中，选取本次迭代过程的初始参数组；根据不同样本实时任务的样本流量数据和相应任务流量标签，对所述初始参数组进行调整。

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百度查询： 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) 实时任务的任务流量预测方法、装置、设备、介质和产品