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计算型任务的资源需求预测和收敛性判定

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 论文研究背景第13-15页
        1.1.1 集群计算的发展第13-14页
        1.1.2 云中计算型任务的发展第14-15页
    1.2 论文研究问题的提出第15-19页
        1.2.1 计算型任务资源需求的预测第18-19页
        1.2.2 基于迭代的计算型任务的收敛性判定第19页
    1.3 论文主要研究工作第19-20页
        1.3.1 论文研究内容第19-20页
        1.3.2 论文组织结构第20页
    1.4 本章小结第20-21页
第2章 相关研究与知识第21-29页
    2.1 资源需求预测算法第21-24页
        2.1.1 基于时间序列的预测算法第21-22页
        2.1.2 传统机器学习预测算法第22-23页
        2.1.3 深度学习预测算法第23-24页
    2.2 基于迭代的VASP任务第24-27页
        2.2.1 迭代算法第24页
        2.2.2 VASP任务相关知识第24-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第3章 基于Stacking模型的自适应资源需求预测算法第29-49页
    3.1 问题形式化描述第29-32页
    3.2 基于线性Stacking的资源需求预测算法第32-41页
        3.2.1 子模型选择与训练第32-38页
        3.2.2 线性Stacking集成学习第38-41页
    3.3 实验与分析第41-48页
        3.3.1 数据集选取与预处理第41-43页
        3.3.2 评价标准第43-44页
        3.3.3 实验结果第44-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第4章 基于时间序列的VASP收敛性判定算法第49-65页
    4.1 问题形式化描述第49-50页
    4.2 算法设计第50-55页
        4.2.1 特征提取第50页
        4.2.2 任务运行中两阶段判定算法第50-55页
        4.2.3 算法伪代码第55页
    4.3 实验与分析第55-64页
        4.3.1 数据预处理第55-57页
        4.3.2 评价标准第57-59页
        4.3.3 实验结果第59-64页
    4.4 本章小结第64-65页
第5章 总结与展望第65-67页
    5.1 论文工作总结第65-66页
    5.2 未来研究展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第73页

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