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針對(duì)如何分配一個(gè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)滿(mǎn)足QoS要求的云服務(wù)和感知可能將要發(fā)生的QoS違規(guī)的問(wèn)題，提出一種基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的云服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法。該預(yù)測(cè)方法利用改進(jìn)的貝葉斯常均值（IBCM）模型，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)云服務(wù)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的QoS狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)通過(guò)搭建Hadoop集群模擬云平臺(tái)并收集了響應(yīng)時(shí)間和吞吐量?jī)煞NQoS屬性的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)對(duì)象，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相比自回歸積分滑動(dòng)平均（ARIMA）模型和貝葉斯常均值折扣模型等時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，基于改進(jìn)的貝葉斯常均值模型的云服務(wù)QoS預(yù)測(cè)方法的平方和誤差（SSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方誤差（MSE）和和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）均比前兩者小一個(gè)數(shù)量級(jí)，因此具有更高的預(yù)測(cè)精度；同時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比圖說(shuō)明提出的預(yù)測(cè)方法具有更好的擬合效果。
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