60、云资源使用的长期预测与对流扩散问题的时空求解

云资源使用的长期预测与对流扩散问题的时空求解

在当今的计算领域，云资源的有效利用和对流扩散问题的高效求解是两个重要的研究方向。云资源的长期预测有助于合理规划资源，降低成本；而对流扩散问题的求解在许多科学和工程领域都有广泛应用。下面将详细介绍这两个方面的相关内容。

云资源使用的长期预测

• 数据分布与验证方法 ：混沌时间序列具有高度的可变性和不可预测性，传统的训练、验证和测试集数据分布方式可能导致模型过拟合。为解决这一问题，交叉验证技术允许模型在多个数据子集上进行评估，降低过拟合风险，获得更通用的模型。例如，向前滚动交叉验证结合网格搜索虽然耗时，但能使模型在不断增加的数据上进行训练，实现持续改进。
• 预测系统优势 ：提出的预测系统利用XGBoost模型和一年多的历史数据来预测CPU资源使用。实验表明，主动式资源使用预测优于传统的被动式方法。传统方法通常将资源预留到最大容量，而主动式预测可以根据需求动态调整资源，提高资源利用率。
• 模型性能比较 ：基于XGBoost的预测系统在均方根误差（RMSE）方面比传统统计方法高出约16%，并且在应对数据特征的混沌变化时表现出更好的定性响应，是更可靠的系统行为预测器。

方法	RMSE表现	定性响应
XGBoost预测系统	比最佳基线模