一种灰色优势分析和神经网络相结合的容器云节点负载预测方法

本发明提出一种灰色优势分析和神经网络相结合的容器云节点负载预测方法，在采集次数未达到预设次数时，通过灰色优势分析得到预测结果，以灰色优势分析结果训练神经网络，当预测结果大于等于预设值时，对容器云节点进行扩容操作，否则，不对容器云节点进行扩容操作，兼顾小样本场景预测；达到预设次数后，将灰色优势分析和神经网络预测结果结合得到综合预测结果，当综合预测结果大于等于预设值时，对容器云节点进行扩容操作，否则，不对容器云节点进行扩容操作，利用灰色分析应对小样本、快速响应，同时借助神经网络优化，提升预测精度与时效性，且根据不同预测结果执行扩容，有效保障容器云节点资源合理调度。