计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2013年
8期
1920-1927
,共8页
云工作流系统%混沌时间序列%相空间重构%径向基函数神经网络%时间预测
雲工作流繫統%混沌時間序列%相空間重構%徑嚮基函數神經網絡%時間預測
운공작류계통%혼돈시간서렬%상공간중구%경향기함수신경망락%시간예측
cloud workflow system%chaotic time series%reconstructed phase space%radical basis function neural network%time prediction
针对线性时间序列方法无法有效预测云工作流活动的运行时间的问题,提出一种基于混沌时间序列的云工作流活动运行时间预测模型.该模型利用相空间重构理论和径向基函数神经网络实现对非线性时间序列的预测.相空间重构理论能够有效刻画云工作流活动的运行时间因受系统性能、网络状况等多种因素影响而呈现的非线性特征；径向基函数神经网络能够有效预测混沌时间序列.模拟实验分别考虑了计算密集型的科学工作流和实例密集型的商务工作流的情况.实验结果表明,无论长周期活动还是短周期活动,混沌时间序列模型明显优于其他有代表性的活动运行时间预测方法.
針對線性時間序列方法無法有效預測雲工作流活動的運行時間的問題,提齣一種基于混沌時間序列的雲工作流活動運行時間預測模型.該模型利用相空間重構理論和徑嚮基函數神經網絡實現對非線性時間序列的預測.相空間重構理論能夠有效刻畫雲工作流活動的運行時間因受繫統性能、網絡狀況等多種因素影響而呈現的非線性特徵；徑嚮基函數神經網絡能夠有效預測混沌時間序列.模擬實驗分彆攷慮瞭計算密集型的科學工作流和實例密集型的商務工作流的情況.實驗結果錶明,無論長週期活動還是短週期活動,混沌時間序列模型明顯優于其他有代錶性的活動運行時間預測方法.
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