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摘要
针对现有查询响应时间预测统计模型存在准确率无法提高、特征选取单一、动态性差的问题,综合考虑查询计划、查询交互两大因素,提出采用结构简单、易搭建的人工神经网络——全连接神经网络预测并行查询响应时间。采集查询计划与查询交互数据作为输入特征,查询真实的响应时间作为预测标签,训练模型,进行预测。此方法不需要预先知道样本数据的数学模型函数,仅通过对样本数据集的学习建立模型,建模过程简单,可达较好的预测效果。实验结果表明,全连接神经网络模型准确率高达79.99%,较当前代表性的统计模型提高约6%。
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单位太原理工大学; 北方自动控制技术研究所
