ARIMA与LSTM在高性能计算平台资源预测中的应用.docx

ARIMA与LSTM在高性能计算平台资源预测中的应用

目录

ARIMA与LSTM在高性能计算平台资源预测中的应用（1）．．．．．．．．．．．3

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、高性能计算平台资源预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

三、ARIMA模型在资源预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

3.1ARIMA模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.2ARIMA模型在资源预测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.3ARIMA模型的建立与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

四、LSTM模型在资源预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

4.1LSTM模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.2LSTM模型在资源预测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.3LSTM模型的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

五、ARIMA与LSTM模型的比较分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.1模型性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.2模型适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.3模型组合策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

六、高性能计算平台资源预测的实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.1实验数据与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.2实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

七、提高ARIMA与LSTM模型在资源预测中的性能的策略．．．．．．．．．．．20

7.1数据预处理与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2模型参数优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.3融合其他预测方法的探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

8.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

8.2研究不足与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

ARIMA与LSTM在高性能计算平台资源预测中的应用（2）．．．．．．．．．．27

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

二、高性能计算平台资源预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

三、ARIMA模型在资源预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1ARIMA模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2ARIMA模型在资源预测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3ARIMA模型应用步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

四、LSTM模型在资源预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.1LSTM模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2LSTM模型在资源预测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.3LSTM模型应用步骤及结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

五、ARIMA与LSTM模型的比较与结合应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.1ARIMA与LSTM模型的比较．．．．．．．．．．．．