基于雙重注意力機制的云計算負(fù)載預(yù)測模型

摘要： 針對目前負(fù)載預(yù)測模型不容易捕獲數(shù)據(jù)時序信息和特征信息的問題，提出一種雙重注意力機制的負(fù)載預(yù)測模型。該模型融合特征注意力機制和時序注意力機制，自適應(yīng)地挖掘服務(wù)器負(fù)載的特征信息和時序信息，有效增強網(wǎng)絡(luò)對特征數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息表達(dá)?；贑RITIC方法對服務(wù)器各項特征進(jìn)行加權(quán)，計算服務(wù)器負(fù)載值，從而更加全面和準(zhǔn)確地評估服務(wù)器下一時刻的負(fù)載狀態(tài)。雙重注意力機制網(wǎng)絡(luò)在長短期記憶網(wǎng)絡(luò)... （共10頁）