摘要
本发明公开提供了一种任务需求预测模型、方法、系统、设备及可读存储介质。该方法包括:获取工业任务的任务描述向量;基于所述任务需求预测模型,提取所述任务描述向量的特征,并输出各网络传输资源的优先分配项;基于所述各网络传输资源的优先分配项,为所述工业任务进行资源调度。与现有技术相比,本发明降低了传统预测模型的计算复杂度,提高在各种环境下的推理速度。另一方面,通过对激活函数以及倒残差结构的灵活配置,使本发明降低了复杂度的前提下,依然在计算/存储/通信资源预测任务均能保持较高的精度。通过精准表征工业任务资源需求,能够得出更加准确的预测结果。基于多维度的互斥选择机制,有效降低了错误分配的概率。
技术关键词
需求预测模型
需求预测方法
资源
训练样本集
残差结构
网络
卷积模块
动态
需求预测系统
复杂度
表征工业
可读存储介质
元素
存储器
处理器
指令
计算机设备
标签
系统为您推荐了相关专利信息
集中度
实验室设备
管理方法
权重分配机制
动态优先级队列
性能预测模型
容量预测方法
预警机制
训练样本集
数值
通信资源配置
频段
双向数据通道
性能监测技术
通信优化方法
物理网络拓扑
远程调用接口
全生命周期管理
管理方法
GPU服务器
控制调节方法
地形特征
数字高程模型
补偿值
水资源利用效率