基于EMD-LSTM的分子谱线数据预处理容器负载分组预测算法

摘要

集群环境中容器资源分配不均衡是当前亟待解决的问题，针对容器负载预测及资源分配策略，本文设计了基于经验模态分解-长短期记忆网络的天文数据处理容器负载分组预测算法，提出了基于预测负载信息的自适应推荐值生成算法，可根据负载波动程度自动分配容器计算资源。利用模拟数据及真实天文观测数据进行了负载预测准确度验证，实验结果表明本文提出的算法相较于三重指数方法和单一长短期记忆网络模型具有更高的预测准确度。在天文数据实时预处理测试中，相较于默认策略，本文提出的推荐值生成算法可有效提升计算资源的使用效率。

关键词

天文信息技术 / 容器 / 负载预测 / 长短期记忆网络 / 负载均衡