基于数据流批处理一体化架构的动态工作负载预测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于数据流批处理一体化架构的动态工作负载预测方法
申请号:
CN202510443422
申请日期:
2025-04-10
公开号:
CN119961010B
公开日期:
2025-06-13
类型:
发明专利
摘要
本申请属于边缘云设备技术领域,公开了一种基于数据流批处理一体化架构的动态工作负载预测方法,该预测方法将静态特征输入线性解码层进行映射,并将静态特征和动态时间序列特征进行融合,通过多尺度时间卷积网络层提取多尺度的时间依赖特征,并将其送入编码器,得到互补注意力机制输出,通过轻量级解码器对互补注意力输出进行预测。本申请通过互补注意力机制、多尺度时间卷积网络以及轻量级解码器设计,有效提高了动态工作负载预测的准确性与效率,具有广泛的应用前景。
技术关键词
工作负载预测方法
时间序列特征
动态
静态特征
多尺度
依赖特征
局部注意力机制
空洞
关系
索引
编码器
解码器设计
时间卷积网络
线性
前馈神经网络