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基於AHP-RBF的Swift雲存儲負載預測

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基於AHP-RBF的Swift雲存儲負載預測

譚 乾 江弋 林凡

通過對Swift雲存儲中Proxy Node的負載因素研究，提出結合層次分析法（AHP）和混合遞階遺傳訓練的RBF神經網路實現對Swift雲存儲負載情況的預測，其中使用AHP構造對雲存儲系統的負載層次化模式， 提高負載預測的綜合精度，設計了RBF神經網路預測模型，用混合遞階遺傳演算法（HHGA）確定RBF神經網路的參數和結構。 模擬實驗結果表明，對Swift雲存儲負載的預測具有可行性，能為系統動態負載均衡決策提供依據。


基於AHP-RBF的Swift雲存儲負載預測

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