基于二维长短期记忆神经网络的超级计算机工作负载预测方法[CN201910442178.4] - 湖南农业大学

专利申请

2019-05-24
公布公告

2023-03-24
授权日期

2023-03-24
终止

2033-03-21

基于二维长短期记忆神经网络的超级计算机工作负载预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201910442178.4 申请日期： 2019-05-24 专利主类别： G06F9/50 {{ classMap["G06F9/50"] }}

申请人名称：湖南农业大学

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申请人地址：湖南省长沙市芙蓉区农大路1号

专利分类项目

G06F9/50 : 资源分配，例如，中央处理单元（CPU）的

G06N3/0442 :

G06N3/084 :

专利注册信息

初审公告期号	2019-05-24	初审公告日期	2023-03-24
注册公告期号	2023-03-24	注册公告日期	2023-03-24
专用权期限	2023-03-24 - 2033-03-21	专利类型	发明授权
代理组织机构	长沙市融智专利事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明公开了一种基于二维长短期记忆神经网络的超级计算机工作负载预测方法。第一步，建立具有日期与时间二维时间序列特征的超级计算机工作负载xd,t模型；第二步，设计二维长短期记忆神经网络Cell结构；第三步，利用二维长短期记忆神经网络Cell结构和二维工作负载信息进行t时刻步训练；第四步，t时刻步二维LSTM神经网络预测方法预测误差计算；第五步，二维长短期记忆神经网络预测方法误差反向传播阶段中的各参数权重计算；第六步，训练完毕则转步骤七，否则则转步骤三；第七步，利用二维长短期记忆神经网络预测方法进行超级计算机工作负载预测。由于该方法针对超级计算机工作负载特性，因而能有效预测系统工作负载。

法律进度