【摘 要】
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云资源的预测分析对于响应资源请求并及时做出决策非常重要，针对容器云资源的过度调配、供应不足的资源管理问题以及云资源预测精度低、数据波动性等问题，为使云资源的预测能够为工作负载的需求提前响应并做出合理分配，提出了一种基于Holt-Winters和长短期记忆神经网络（long short-term memory, LSTM）（HW-LSTM）的云资源组合预测模型，并以预测残差的变异系数赋权。对亚马逊C
【基金项目】
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国家自然科学基金（61762031）； 广西科技重大专项（桂科AA19046004）； 广西重点研发计划基金（桂科AB18126006）；
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云资源的预测分析对于响应资源请求并及时做出决策非常重要，针对容器云资源的过度调配、供应不足的资源管理问题以及云资源预测精度低、数据波动性等问题，为使云资源的预测能够为工作负载的需求提前响应并做出合理分配，提出了一种基于Holt-Winters和长短期记忆神经网络（long short-term memory, LSTM）（HW-LSTM）的云资源组合预测模型，并以预测残差的变异系数赋权。对亚马逊CPU数据集的预测实验表明，提出的组合模型比Holt-Winters、LSTM及卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）模型预测性能及稳定性更好，均方根误差（root mean squared error, RMSE）、平均绝对误差（mean absolute error, MAE）、平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error, MAPE）、平均绝对比例误差（mean absolute scaled error, MASE）、方差D（n）优化范围分别为0.065～1.026、0.023～0.269、0.001～0.007、0.004～0.039和0.079～4.125。
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