基于灰色预测的周期自适应近邻预测算法

摘要

云计算平台提供按需服务的模式,通过动态添加或移除云资源以匹配用户需求.目前,云资源预取的方法主要采用基于反馈的模式,这种方法会导致延迟时间过长、云资源浪费等问题.负载预测方法可以使得云资源预取更加高效,并且减少资源和能耗的浪费,以满足服务水平目标的要求并提高云计算平台的服务质量.文中针对云资源预取问题提出了一种基于灰色预测的周期自适应近邻预测算法.首先,该算法分析和评价了负载的增长率和周期性特点;接着利用最近邻周期的负载增长率来估计即将到来负载的预测值.考虑到需要适应负载动态变化和突发变化的特点,该算法采用灰色预测模型来达到自动纠错的效果,以提高预测的准确性.最后,在实验验证的基础上证明了该算法相对传统方法的优越性,并且能够显著提高云资源平台的服务质量和服务水平目标.