摘要
本发明涉及基于动态阈值的数据访问预测调度方法及系统,属于数据处理技术领域。利用强化学习与误差反馈机制对访问行为中的异常检测阈值进行动态调整,结合异常点分类处理与访问趋势预测,实现对潜在高频访问数据的前置识别,并生成调度请求以驱动数据的缓存预热或接口优先调度。本发明结合访问行为建模、异常识别、趋势预测与策略反馈机制,面向海量数据存储系统中的接口访问优化需求,解决访问行为不可预测、调度响应滞后等关键问题。
技术关键词
预测调度方法
异常点
数据访问
访问趋势预测
支持向量机模型
样本
预测误差
无监督学习
动态
深度学习模型
径向基核函数
滑动时间窗口策略
机制
数据存储系统
缓存命中率
访问特征
滑动窗口
系统为您推荐了相关专利信息
数据资产化方法
广度优先搜索算法
大数据
深度优先搜索算法
文本
机箱温度
智能调控方法
调控平台
控温机箱
位置更新
SNP基因芯片
北京鸭
位点基因型
机器学习模型
Taqman探针
运维工单
历史故障信息
故障特征
电力通信网络
支持向量机模型
混合特征选择方法
面向工业大数据
动态评估方法
生成特征
样本