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随着因特网向社会各角落的渗透式扩张,各种新型应用模式的不断涌现,软件开发面临的挑战也越来越多：管理和维护成本逐步增加、运行与存储态方面的差异变得越来越明显等。自适应软件针对上述挑战,提出了许多新的解决机制,从而使得软件本身可以在运行过程中,实时的采集系统的各种信息,在必要时进行自动调整,从而更好地为用户提供服务。本文在既有工作的基础上,提出了一种基于Web服务的自适应软件系统监控模型,从而能够更好的满足用户需求的变化和系统运行环境的改变。同时在上述监控模型的基础上提出了支持Web服务QoS指标的基于比率的可变平滑指数的预测方法,本文的主要研究工作包括：1、提出了一种基于Web服务的自适应软件系统(SASBW, A Self-adaptive System Based On WebService)的自适应框架要实现基于Web服务的自适应软件系统的自适应性,必须知道需求的变化以及系统的运行状况,要获取上述信息又必须设计出有效的监控以及预测机制。因此本文提出了一种基于工作流的自适应软件系统监控框架,其中监控模块包括Web服务监控和上下文监控两个子模块,其主要功能包括：①Web服务监控模块,主要对Web服务执行时的QoS指标按照采集方式的不同进行分类和建模；根据QoS模型中定义的不同采集和计算方式进行处理,获得并存储QoS指标。②上下文环境监控模块,负责流程执行过程中的上下文信息的监控,在本文中给出了上下文信息的描述文件,从该文件中可以获得上下文信息,以便能及时调整流程以满足系统动态变化的需求。③预测模块,主要负责预测点的定义、数据的获取和处理、提供预测模型对数据进行预测。2、提出了一种基于比率的动态指数平滑预测方法本文在指数平滑预测算法的基础上提出一种改进的预测模型。从数据变换的角度来考虑改进措施,即在运用指数平滑法以前先对数据作一些技术上的处理,在本文中采用计算序列比值,并用这些比值组成新的序列,并对新的序列采用指数平滑法预测；同时在预测过程中根据预测值与实际值的相对误差动态的产生预测模型的加权系数。3、基于Web服务的自适应软件系统监控和预测的实现结合应用实例,利用Eclipse图形化开发工具,采用一种根据WSDL自动生成的QoS信息采集工具,开发出了基于工作流的自适应软件系统,重点实现了系统中的Web服务和上下文监控模块以及Web服务指标预测模块。结合现实生活中的旅游定制案例进一步验证了监控框架、预测方法的可行性和优越性。