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云计算基础设施资源的预测模型训练、预测方法和系统 

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申请/专利权人:中国电信股份有限公司

摘要:本公开涉及云计算基础设施资源的预测模型训练、预测方法和系统,所述系统包括:训练数据存储单元,从时序数据库中导入用于云计算基础设施资源预测的训练数据X,z;训练单元,得出训练好的ARIMA模型和神经网络模型,并导入预测单元;待预测数据接收单元,从时序数据库中导入待预测的时序数据Xt;以及预测单元,接收来自所述预测数据接收单元的待预测的时序数据Xt,利用所述ARIMA模型和所述神经网络模型,得出实际基础设施资源使用量数据zt的实际基础设施资源使用量预测值

主权项:1.一种云计算基础设施资源的预测模型训练方法,包括:训练数据输入步骤,从时序数据库导入用于云计算基础设施资源预测的训练数据X,z,其中用于训练的时序数据X是包括用于云计算基础设施资源预测的多维特征的多条现有基础数据并且时序数据X包括时间戳,数据z是与时序数据X对应的实际基础设施资源使用量的现有数据;时序特征学习步骤,根据差分整合移动平均自回归ARIMA模型学习时序数据X的时序特征,获得时序数据X的时序特征解ARIMAX,并得到去时序基础设施资源拟合数据y作为时序残差数据,其中y=z-ARIMAX;神经网络训练步骤,将数据X,y作为训练数据导入神经网络模型进行训练,训练目标为时序残差数据y的时序残差预测值以及通过下式基于时序残差预测值和时序数据X的时序特征解ARIMAX得出实际基础设施资源使用量预测值

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权利要求:

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