14、建模系统分析指南

建模系统分析指南

在当今的软件开发领域,对系统进行建模和分析是确保系统质量和性能的关键步骤。本文将详细介绍如何对建模系统进行分析,包括设置配置参数、运行分析器评估需求,以及通过一个实际的 CloudStore 模型示例展示具体的操作流程和分析结果。

1. 设置配置参数

在对系统进行分析时,首先需要设置分析器的配置参数。这些参数决定了要研究的指标、测量结果的置信度、分析器的总模拟时间以及如何进行容量调查。以下是具体的参数设置:
- 监控规范 :允许软件架构师配置要测量的指标。监控规范包含一组监控器,每个监控器指向一个需要进行测量的架构元素,并指定要为该元素测量的一组具体指标。分析器可以模拟典型的性能指标,如响应时间、吞吐量和利用率,还支持可扩展性、弹性和成本效益等指标。
- 可扩展性指标 :例如,SLO 违规次数弹性指标用于计算适应过程中违反 SLO 的次数;平均质量修复时间弹性指标用于测量系统从违反 SLO 的状态恢复到满足所有 SLO 的状态所需的时间。
- 成本效益指标 :如随时间变化的成本指标,用于计算每个计费间隔使用云计算资源所产生的运营成本。
- 模拟时间停止条件 :限制分析器运行的总执行时间。较长的运行时间通常会提供更高的置信区间。
- 测量计数停止条件 :限制分析器运行的最大测量次数。较高的测量次数通常会提供更高的置信区间,但会增加总执行时间。
- 容量调查间隔 :设置分析器调查系统是否可以满足 SLO 的用户

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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