一种异构算力平台负载预测方法

本发明涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种异构算力平台负载预测方法，该方法包括采集负载预测用数据训练预测模型，得到已训练预测模型，实施课程增强式训练策略，在基于动量项的梯度下降法过程中插入隐状态记忆库，采集当前时间窗口内的异构算力平台的负载预测用数据，将负载预测用数据输入至已训练预测模型中，得到未来负载的预测结果。现有的异构算力平台负载预测方法存在预测精度较低、适应性较差且稳定性较差的问题，但该异构算力平台负载预测方法预测精度较高、适应性较好且稳定性较好。