摘要
本发明公开了一种面向频率波动的计算资源动态分配方法,包括:获取历史资源负载数据,提取波动模式特征向量并构建自适应预测模型;获取实时资源负载数据,进行动态分段处理,识别波动模式类型和计算混合模式权重;将上述数据输入自适应预测模型,进行频率波动速率预测;根据预测负载数据和波动模式类型,计算资源分配策略并动态调整计算资源配置。本发明通过四维特征向量表征波动模式,并利用方向感知的双曲线速率映射模型提高预测精度,实现了资源的高效动态分配,有效应对边缘计算环境中的负载波动。
技术关键词
模式特征向量
资源分配策略
动态分配方法
协方差矩阵
边缘计算环境
趋势预测模型
双曲线函数
回归预测模型
数据
分段
动态滑动窗口
速率
符号
模式识别
指标
非线性
模型预测值
频率
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资源优化方法
电源管理策略
负载模式
资源分配策略
数据识别系统
客流量检测方法
图像
人脸特征
卡尔曼滤波器
运动特征
电子设备开机
监控手机状态
机器学习算法
内存
压力
精确检测方法
数据并行处理
回归预测模型
采样点
电流
摄像头模组
防抖控制方法
光学防抖组件
协方差矩阵
实时图像