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云环境下基于LSTM和SVM的虚拟机故障预测模型
文献摘要：
近年来随着云计算技术的发展,云计算的应用领域也越来越广泛,随之带来的云平台的故障问题也越来越严重.为了保证云平台的可靠性和服务质量,提出一种云环境下基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)和支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)相结合的虚拟机故障预测模型,首先是LSTM以虚拟机的历史数据为依据预测虚拟机未来周期的运行数据,然后是通过训练得到的SVM故障判定模型对预测数据进行故障分类,最后得到故障预测结果.通过构建真实的环境,进行了相关的实验,实验结果表明该预测模型能够有效地预测虚拟机故障.
文献关键词：
云计算;虚拟机;故障预测;长短期记忆;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
王开放
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]王开放-.云环境下基于LSTM和SVM的虚拟机故障预测模型)[J].信息技术,2022(10):108-112
A类：
B类：
云环境,虚拟机,故障预测模型,云计算技术,故障问题,长短期记忆网络,Long,Short,Term,Memory,Support,Vector,Machines,先是,历史数据,据预测,运行数据,练得,故障判定,定模,预测数据,故障分类
AB值：
0.337107
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