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龍圖騰網(wǎng)恭喜派歐云計(jì)算(上海)有限公司申請(qǐng)的專利基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114721898B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210259762.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權(quán)基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由李星星;黃少遠(yuǎn);王曉飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：S1基于boosting算法模型，獲取被預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)；S2建立最近數(shù)據(jù)專注機(jī)制，包括：計(jì)算各服務(wù)器實(shí)際帶寬利用率數(shù)據(jù)與被預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)之間的時(shí)間差；為每條服務(wù)器實(shí)際帶寬利用率數(shù)據(jù)生成一個(gè)介于時(shí)間差最小值與最大值之間的隨機(jī)數(shù)后；保留時(shí)間差小于該隨機(jī)數(shù)的帶寬利用率數(shù)據(jù)，生成服務(wù)器專注特征數(shù)據(jù)；S3基于所述服務(wù)器專注特征數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練boosting算法模型生成R?Aboosting算法模型，以輸出各服務(wù)器預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)，籍此有效篩選Boosting模型輸入側(cè)的數(shù)據(jù)規(guī)模，以提高模型訓(xùn)練速度及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于boosting算法的邊緣云服務(wù)器利用率預(yù)測(cè)方法，步驟包括：S1基于boosting算法模型，獲取被預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)；S2建立最近數(shù)據(jù)專注機(jī)制，包括：計(jì)算各服務(wù)器實(shí)際帶寬利用率數(shù)據(jù)與被預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)之間的時(shí)間差；為每條服務(wù)器實(shí)際帶寬利用率數(shù)據(jù)生成一個(gè)介于時(shí)間差最小值與最大值之間的隨機(jī)數(shù)后；保留時(shí)間差小于該隨機(jī)數(shù)的帶寬利用率數(shù)據(jù)，生成服務(wù)器專注特征數(shù)據(jù)；S3基于所述服務(wù)器專注特征數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練boosting算法模型生成R-Aboosting算法模型，以輸出各服務(wù)器預(yù)測(cè)帶寬利用率數(shù)據(jù)，步驟包括：定義boosting基模型為基于回歸決策樹的基預(yù)測(cè)模型；調(diào)整目標(biāo)函數(shù)和決策樹的復(fù)雜度，以通過近似算法分裂決策樹節(jié)點(diǎn)生成單個(gè)的回歸決策樹基模型；基于服務(wù)器專注特征數(shù)據(jù)采用殘差學(xué)習(xí)來訓(xùn)練和集成所有單個(gè)的回歸決策樹基模型，以生成R-Aboosting算法模型。

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