15、容量规划模板与实施案例解析

容量规划模板与实施案例解析

1. 容量规划模板概述

容量规划模板是确保系统能够有效应对各种负载和增长需求的重要工具。它涵盖了多个关键部分,下面我们逐一介绍。

1.1 场景描述

该部分描述不同场景及其特征,为估算负载、增长和影响提供输入。例如:
- 场景 1:<<场景描述>>
- 场景 2:<<场景描述>>

1.2 任务 - 负载矩阵

此部分描述执行用户任务时负载容量组件所承担的任务。以下是服务器和客户端配置的负载容量表:
| 场景 | 负载 | 用户场景 1 | 用户场景 2 | 用户场景 3 | 用户场景 4 | 用户场景 5 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 存储 | | | | | | |
| 软件 | | | | | | |
| CPU | | | | | | |
| 内存 | | | | | | |
| I/O | | | | | | |
| 其他 | | | | | | |

1.3 预期增长

预期增长表描述了场景随时间的增长模式,如下:
| 容量类型 | 当前容量分析 | 计划/预期增长及建议 |
| — | — | — |
| | 描述分析的容量场景,输入当前和未来容量需求的详细信息 | 描述如何识别和分析未来增长预期,概述管理和应对预期增长的建议 |
| | 描述当前可用容量 | |

1.4 假设条件

在制定计划

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制统集成等关键环节,并可通过替换实际统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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