申请/专利权人：中电信量子信息科技集团有限公司

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117931420A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/24

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开一种云工作负载预测方法、装置、设备及存储介质，方法包括采集云平台当前的负载信息序列；将当前的负载信息序列输入至预先训练好的负载信息预测模型，负载信息预测模型包括若干深度扩展块，深度扩展块包括周期模块和残差模块，周期模块用于提取负载信息序列的第一反馈信息和周期性信号，残差模块用于提取负载信息序列的第二反馈信息和残差信息；周期模块的输入序列与其输出的第一反馈信息之间的差值作为下一深度扩展块中周期模块的输入，残差模块的输入序列与其输出的第二反馈信息之间的差值作为下一深度扩展块中残差模块的输入；各周期模块输出的全局周期性信号与各残差模块输出的局部残差信息加和结果负载信息预测结果。

主权项：1.一种云工作负载预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集云平台当前的负载信息序列；将当前的负载信息序列输入至预先训练好的负载信息预测模型，所述负载信息预测模型包括若干深度扩展块，每个所述深度扩展块包括并行的周期模块和残差模块，所述周期模块用于提取负载信息序列的第一反馈信息和全局周期性信号，所述残差模块用于提取负载信息序列的第二反馈信息和局部残差信息；将上一所述深度扩展块中周期模块的输入序列与其输出的第一反馈信息之间的差值作为下一所述深度扩展块中周期模块的输入，将上一所述深度扩展块中残差模块的输入序列与其输出的第二反馈信息之间的差值作为下一所述深度扩展块中残差模块的输入；将各所述周期模块输出的全局周期性信号与各所述残差模块输出的局部残差信息进行加和，得到云平台下一阶段的负载信息序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中电信量子信息科技集团有限公司 云工作负载预测方法、装置、设备及存储介质

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