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基于线性回归与马尔科夫链相结合的云资源监控预测算法研究与实现

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基于线性回归与马尔科夫链相结合的云资源监控预测算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-11页
第1章 绪论第11-16页
  1.1 研究背景第11-12页
  1.2 研究意义第12-14页
  1.3 本文主要研究内容第14-15页
  1.4 本文组织结构第15-16页
第2章 相关工作第16-25页
  2.1 相关工作第16-21页
    2.1.1 云计算监控的方式(协议)第16-17页
    2.1.2 云计算的数据通信模式第17-18页
    2.1.3 云计算监控方案的相关研究第18-19页
    2.1.4 OpenStack监控方案第19-21页
  2.2 预测算法第21-24页
    2.2.1 一元线性回归分析第21-23页
    2.2.2 马尔科夫预测第23-24页
  2.3 本章小结第24-25页
第3章 云监控数据特征分析第25-34页
  3.1 云监控数据的特征第25-27页
  3.2 历史数据的分析第27-28页
  3.3 问题研究第28-30页
  3.4 基于预测算法的解决方案第30页
  3.5 算法的缺陷第30-32页
  3.6 本章小结第32-34页
第4章 云资源监控算法的设计与实现第34-47页
  4.1 概述第34页
  4.2 系统框架第34-39页
  4.3 基于时间序列的预测算法第39-46页
    4.3.1 基于线性回归模型的预测算法第40-41页
    4.3.2 基于马尔科夫链模型的预测算法第41-43页
    4.3.3 线性回归和马尔科夫链相结合的预测算法第43-46页
  4.4 本章小结第46-47页
第5章 测试过程与结果分析第47-68页
  5.1 测试平台介绍第47-48页
  5.2 平台部署第48-51页
  5.3 测试说明与指标第51-52页
  5.4 测试结果及分析第52-66页
    5.4.1 数据一致性测试第52-55页
    5.4.2 算法的功能、性能测试第55-64页
    5.4.3 在数据集D2上的对比实验第64-66页
  5.5 本章小结第66-68页
第6章 总结及展望第68-70页
  6.1 工作总结第68-69页
  6.2 工作展望第69-70页
参考文献第70-73页
致谢第73页

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