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作者：闫永权;
单位：山西财经大学统计学院;
摘要：针对关于云计算资源消耗预测精度不高的问题，设计了一个资源预测的框架。该框架包括数据预处理、基于注意力机制的长短时记忆网络以及基于改进的遗传算法的搜索机制。在数据预处理过程中，本文通过自组织映射网络保留了数据的内在特性，有助于去除噪声并揭示数据的潜在模式。注意力机制与长短时记忆网络的结合，提高了模型对关键时间步的关注，从而增强了预测能力。改进遗传算法用于权重优化，使得模型可以自适应地调整注意力权重分配。基于Google集群跟踪数据对本文设计的框架进行了验证。实验结果表明，与基准算法相比，本文的框架在三类指标上短期和长期预测均具有优势，该框架具有更高的精度。通过修正的Friedman检验和Nemenyi检验，证明了所述方法的预测性能在均方根误差上好于两类基准算法。
关键词：云数据中心;;资源利用;;长短时记忆网络;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金（61375045）;; 国家社会科学基金（21BTJ013）;; 教育部人文社科研究项目（20YJC910008）;; 山西省统计科学研究项目（2023LZ028）;; 山西省高等学校教学改革创新项目（J20220548）
