为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求，提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型)，并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法)，利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化，通过Q学习协同调度波长与存储资源，寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案。实验结果表明：CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法，能满足冷、热业务调度性能要求，而且还能提高波长利用率。
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