摘要
本申请公开了一种CPU走势预测方法、设备及计算机存储介质,涉及数据处理技术领域,该方法包括:基于采集的CPU性能指标数据,构建所述CPU性能指标数据对应的有序分类变量和连续变量;判断所述有序分类变量与所述连续变量之间是否具备线性关系,若所述有序分类变量与所述连续变量之间具备线性关系,则采用拟合算法;若所述有序分类变量与所述连续变量之间不具备线性关系,则采用分类算法;根据所述分类算法或所述拟合算法处理所述CPU性能指标数据,预测未来周期内的CPU走势,并输出预测结果。本申请通过对CPU性能指标数据进行趋势检验和算法选择,实现对未来周期内CPU走势的连续动态预测,有效支持了系统资源的准确规划和性能优化。
技术关键词
性能指标数据
走势预测方法
拟合算法
线性回归方程
计算机存储介质
变量
周期
数据处理技术
序列
图像
处理器
样本
可读存储介质
存储器
规划
元素
动态
频率
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多元线性回归模型
污染源解析方法
线性回归方程
周期
通道
采样点
图像分割方法
多边形
图像获取模块
图像分割设备
功率半导体器件
脉冲测试方法
变量
标定软件
协议
极限学习机神经网络
无限冲激响应滤波器
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直流电压控制器
输电系统
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音频分类方法
频谱特征
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注意力机制