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高能物理計(jì)算是典型的數(shù)據(jù)密集型計(jì)算，其主要采用基于文件的分級存儲方案，根據(jù)訪問熱度的不同將數(shù)據(jù)存儲于不同性能的存儲設(shè)備上，然而當(dāng)前數(shù)據(jù)熱度預(yù)測采用基于人工經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)式算法，準(zhǔn)確率較低。提出種借助長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測文件未來訪問熱度的方法，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和預(yù)測算法等。該方法通過劃分動態(tài)時(shí)間窗口構(gòu)造文件訪問特征的時(shí)序序列，預(yù)測不同數(shù)據(jù)的訪問趨勢。在 LHAASO高能物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SⅥM、MLP等算法相比，該方法預(yù)測準(zhǔn)確率提升了30%左，具有更強(qiáng)的適用性。
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