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摘要
有效地预测Web服务器响应时间,对Web服务提供方保障服务质量有着重要的指导意义.利用大数据方法对处理大量历史指标数据的处理能提高预测的效率.本文提出一种使用相关性分析除去与响应时间相关性不高的指标项,使用特征降维的方法减小计算的数据量,使用动态调节参数的多层LSTM优化算法对数据做训练并预测响应时间的方法来提高预测的效率和准确率.通过实验证明,本文提出的方法能高效和准确地预测Web服务响应时间.
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有效地预测Web服务器响应时间,对Web服务提供方保障服务质量有着重要的指导意义.利用大数据方法对处理大量历史指标数据的处理能提高预测的效率.本文提出一种使用相关性分析除去与响应时间相关性不高的指标项,使用特征降维的方法减小计算的数据量,使用动态调节参数的多层LSTM优化算法对数据做训练并预测响应时间的方法来提高预测的效率和准确率.通过实验证明,本文提出的方法能高效和准确地预测Web服务响应时间.
