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黄启成

作品数：4 被引量：28H指数：4
供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省科技创新平台建设项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇云计算
  • 2篇虚拟机
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化
  • 1篇电力
  • 1篇电力客户
  • 1篇时间序列
  • 1篇算子
  • 1篇资源利用率
  • 1篇海量
  • 1篇海量数据
  • 1篇负载均衡
  • 1篇负载均衡算法
  • 1篇ARMA
  • 1篇变异算子
  • 1篇并行分类算法

机构

  • 4篇福州大学
  • 1篇国网信通亿力...

作者

  • 4篇黄启成
  • 3篇陈羽中
  • 2篇刘耿耿
  • 2篇刘漳辉
  • 1篇郭昆
  • 1篇李婉华

传媒

  • 1篇福州大学学报...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 3篇2018
  • 1篇2016
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于并行分类算法的电力客户欠费预警被引量：11
2016年
针对供电企业先消费后付款的经营模式可能造成用电客户因失信引发的欠费风险,需要在用电客户欠费行为发生之前实时快速地分析海量的用电用户的数据,给出潜在的欠费客户名单的问题,提出一种基于并行分类算法的电力客户欠费预警方法.首先,该方法使用基于Spark的随机森林(RF)分类算法对欠费用户进行建模;其次,根据用户以往历史用电行为和缴费记录使用时间序列进行预测得到其未来用电和缴费行为特征;最后,使用之前得到的模型对用户进行分类得到未来潜在高危险欠费用户.将该方法与并行化后的支持向量机(SVM)算法和在线序列极限学习机(OSELM)算法进行对比分析,实验结果表明,所提方法相对于对比算法在准确率上有较大提高,便于电费回收管理人员进行提前催缴,确保电费回收的及时性,有利于电力企业进行客户欠费风险管理.
陈羽中郭松荣陈宏李婉华郭昆黄启成
关键词：时间序列海量数据
一种云环境下的主机负载预测方法被引量：6
2018年
云计算是一种基于信息网络的计算模式和服务模式,它将信息技术资源以服务方式动态、弹性地提供给用户,使用户可以按需使用。由于受到主机的启动时间、资源分配时间以及任务调度时间等因素的影响,在云环境下提供给用户的服务存在时延问题。因此,工作负载预测是云环境下一种重要的能源优化的方式。此外,由于云中工作负载的变化具有十分大的波动性,因此增加了预测模型的预测难度。提出了一种基于自回归模型和Elman神经网络的预测模型(Hybrid Auto Regressive Moving Average model and Elman neural network,HARMA-E),其使用ARMA模型进行预测,再使用ENN模型对ARMA模型的误差进行预测,通过修正ARMA的输出值得到最终的预测值。仿真实验结果表明,该预测模型能够较好地提升主机负载预测值的准确度。
江伟陈羽中黄启成黄启成刘耿耿
关键词：云计算ARMA
一种云环境下的虚拟机负载均衡算法被引量：5
2018年
针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.
江伟刘漳辉邱启荣黄启成
关键词：云计算虚拟机负载均衡粒子群优化
一种面向云环境虚拟机部署的粒子群优化策略被引量：6
2018年
随着数据中心规模的扩大,提升资源利用率的问题日益凸显.如何合理部署虚拟机到数据中心的物理机上是提升数据中心资源利用率的关键问题之一.首先提出相应的资源利用率和响应时间模型,并提出一种结合变异算子的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization with Mutation Operator,MOPSOM)用于解决虚拟机部署问题.该算法以提高资源利用率和减少响应时间为优化目标,采用线性递减惯性权重寻找最优的虚拟机分配方案.仿真实验结果表明,MOPSOM能够在减小响应时间下提高资源利用率,同时在负载均衡度和能耗之间达到了更好的平衡.
黄启成陈羽中陈羽中刘耿耿
关键词：云计算粒子群优化变异算子资源利用率
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