计算机与现代化

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基于径向基神经网络的Web Service QoS#br# 属性值组合预测方法

  

  1. 河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100
  • 收稿日期:2015-07-10 出版日期:2015-12-23 发布日期:2015-12-30
  • 作者简介:刘宗磊(1990-),男,江苏连云港人,河海大学计算机与信息学院硕士研究生,研究方向:服务质量预测; 庄媛(1990-),女,辽宁营口人,硕士研究生,研究方向:QoS监控; 张鹏程(1981-),男,江苏滨海人,副教授,博士,研究方向:软件建模、分析和验证技术。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61202097); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120094120009)

Combination Approach for Forecasting QoS Attributes of #br# Web Service Based on RBF Neural Network

  1. College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing 211100, China
  • Received:2015-07-10 Online:2015-12-23 Published:2015-12-30

摘要: 为正确预测Web Service的服务质量(Quality of Service, QoS),帮助用户选择符合服务质量需求的Web Service,提出一种基于径向基神经网络模型的服务质量组合预测方法。首先使用时间序列模型对数据集建立线性和非线性预测模型,并选择最优模型,同时根据数据特点建立不同滑动窗口的灰色等维新息模型,再将上述2模型的预测结果作为输入源传递给径向基神经网络的训练模型,进行预测。实验结果表明,该方法与已有方法相比较,在预测精度方面有一定程度的提高。

关键词: 服务质量, 组合预测, 径向基神经网络, 灰色预测, 时间序列

Abstract:  A combination forecasting approach for Quality of Service based on Radial Basis Function neural network (RBF) is proposed, which uses time series model to establish linear and nonlinear forecasting models, and chooses the optimal model, then establishes different size sliding window dimension gray filling forecasting model according to the data characteristics. The forecasting results of these two models are passed into the RBF training model as the input source, and then begin to forecast. The experimental results show that our approach is better than existing models and improves the accuracy of prediction.

Key words: QoS, combination forecasting, RBF neural network, grey forecasting, time series

中图分类号: