云平台下资源需求预测方法的研究

摘要

在云平台下,为了合理配置资源,有效地避免或减少资源不足及配置过量的问题,本文提出一种改进二次指数平滑的组合预测方法。该方法首先考虑负载需求变化的时间性,设置二次指数平滑方法为基础预测模型,同时在考虑预测精度的前提下,提出了使用误差最小原理来确定权重系数alpha;其次,使用简单预测方法,移动加权平均法(WMA)作为一种响应式的预测,从而进一步减少突发状态下需求不足的产生。实验结果表明本文提出算法在取得较高的预测精度前提下,能够更好地实现对下一阶段负载需求的预测,同时也降低了预测算法的复杂度。