多元时间序列的Web Service QoS预测方法

作     者：张鹏程 王丽艳 吉顺慧 李雯睿 ZHANG Peng-Cheng;WANG Li-Yan;JI Shun-Hui;LI Wen-Rui

作者机构：河海大学计算机与信息学院江苏南京211100 南京晓庄学院信息工程学院江苏南京211171 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2019年第30卷第6期

页      面：1742-1758页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金(61572171,61702159,61202097) 江苏省自然科学基金(BK20170893) 中央高校基本科研业务费(2019B15414)~~ 

主　　题：服务质量 多元时间序列 相空间重构 LM算法 RBF神经网络 动态多步预测 

摘      要：为准确并多步预测 Web 服务的服务质量(quality of service,简称 QoS),方便用户选择更好的 Web 服务,提出了一种基于多元时间序列的 QoS 预测方法 MulA-LMRBF(multiple step forecasting with advertisement-levenbergmarquardt radial basis function).充分考虑多个 QoS 属性序列之间的关联,采用平均位移法(average dimension,简称AD)确定相空间重构的嵌入维数和延迟时间,将 QoS 属性历史数据映射到一个动力系统中,近似恢复多个 QoS 属性之间的多维非线性关系.将短期服务提供商 QoS 广告数据加入数据集中,采用列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-Marquardt,简称 LM)算法改进的径向基(radial basis function,简称 RBF)神经网络预测模型,动态更新神经网络的权重,提高预测精度,实现 QoS 动态多步预测.通过网络开源数据和自测数据的实验结果表明,该方法与传统方法相比有较好预测效果,更适合动态多步预测.