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龍圖騰網恭喜派歐云計算(上海)有限公司申請的專利基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法、預測裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114721898B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210259762.8，技術領域涉及：G06F11/30；該發明授權基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法、預測裝置及存儲介質是由李星星;黃少遠;王曉飛設計研發完成，并于2022-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法、預測裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法、預測裝置及存儲介質，其中方法包括：S1基于boosting算法模型，獲取被預測帶寬利用率數據；S2建立最近數據專注機制，包括：計算各服務器實際帶寬利用率數據與被預測帶寬利用率數據之間的時間差；為每條服務器實際帶寬利用率數據生成一個介于時間差最小值與最大值之間的隨機數后；保留時間差小于該隨機數的帶寬利用率數據，生成服務器專注特征數據；S3基于所述服務器專注特征數據進一步訓練boosting算法模型生成R?Aboosting算法模型，以輸出各服務器預測帶寬利用率數據，籍此有效篩選Boosting模型輸入側的數據規模，以提高模型訓練速度及預測準確率。

本發明授權基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法、預測裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.基于boosting算法的邊緣云服務器利用率預測方法，步驟包括：S1基于boosting算法模型，獲取被預測帶寬利用率數據；S2建立最近數據專注機制，包括：計算各服務器實際帶寬利用率數據與被預測帶寬利用率數據之間的時間差；為每條服務器實際帶寬利用率數據生成一個介于時間差最小值與最大值之間的隨機數后；保留時間差小于該隨機數的帶寬利用率數據，生成服務器專注特征數據；S3基于所述服務器專注特征數據進一步訓練boosting算法模型生成R-Aboosting算法模型，以輸出各服務器預測帶寬利用率數據，步驟包括：定義boosting基模型為基于回歸決策樹的基預測模型；調整目標函數和決策樹的復雜度，以通過近似算法分裂決策樹節點生成單個的回歸決策樹基模型；基于服務器專注特征數據采用殘差學習來訓練和集成所有單個的回歸決策樹基模型，以生成R-Aboosting算法模型。

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