一种面向工作负载预测的基于小波变换的特征提取方法

摘要：

在资源受限条件下,根据数据挖掘任务在执行过程中实时产生的资源和任务状态来准确地预测任务执行时间是非常重要的.为有效地使用时间序列数据实现准确预测,提出一种降载策略来确定预测的切入点和数据处理方案.该策略使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)距离度量子序列与整个序列之间相似度的变化以确定用于预测的数据,然后利用小波变换计算小波系数并提取小波系数的能量值作为预测的特征,最后预测任务执行时间.实验结果表明,该方法提取的特征信息包含原序列较多信息,在预测任务执行时间方面具有较高的准确性.

关键词：降载、小波变换、特征提取、任务执行时间预测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;贵州省高层次创新型人才项目2017

在线出版日期：2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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