基于bp神经网络的云服务响应时间预测方法研究

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1、万方数据东北大学硕士学位论文Abstractwasusedtopredictthetotalnumberofconcurrentrequestssenttoeachcomponentonthevirtualmachines，andthenumberofconcurrentrequestsoneachvirtualmachineWascalculatedaccordingtothevirtualmachine’Sconfiguration．Then，oneoftheexistingvirtualmachinethathadtheclosestconfiguration

2、tothenewaddedmachineWasfoundbysimilaritycalculationmodel，andthehistoricaldataofthenumberofconcurrentrequestsandtheresponsetimeoneachcomponentinthatmachinewereusedasdatacollectedforthenewmachine．ThenGA．BPneuralnetworkswereestablishedforeachvirtualmachine，andresponsetimeofeachcomponenton

3、everyvirtualmachinewerepredicted．Moreover，totalserviceresponsetimewascalculatedbasedontheresponsetimeofeachcomponentoneachvirtualmachine．Finally，thefeasibilityandeffectivenessofnumberofconcurrentrequestspredictionalgorithmandresponsetimepredictionalgorithmwereverifiedthroughexperiments

4、．TheexperimentsresultsshowedthatthetwoalgorithmswereaccurateandthecloudserviceresponsetimepredictionmethodproposedinthisthesisWasmoreaccurateandeffective，whichcouldbeusedasareferencefortimeselectioninresourcesadjustmentdecision．Keywords：component；responsetime；Grey—Markovmodel；GA．BPnetw

5、orkmodel．．IV．．万方数据东北大学硕士学位论文目录目录独创，I生声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯一IIABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．III第l章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．3主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31．4本文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3第2章研究基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯．⋯⋯．52．1服务响应时间预测方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．52．1．1基于时间序列的服务响应时间预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52．1．2基于协同过滤的服务响应时间预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一62．1．3基于排队论的服务响应时间预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．2相似度理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72．3灰色马尔可夫理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．4GA．BP神经网络理论⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．14第3章基于BP神经网络的云服务响应时间预测方法⋯⋯⋯．．153．1云服务的部署及服务组件特征分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯153．2云服务响应时间预测问题的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183．3基于BP神经网络的云服务响应时间预测过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯203．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23第4章组件总并发请求数预测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．254。1组件总并发请求数预测研究思路⋯⋯⋯⋯⋯