一种分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器_CN-105550323-B_孙乔_北京万里开源软件, 国网信息通信产业集团.pdf
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号
(45)授权公告日
(21)申请号 201510938406.9
(22)申请日 2015 .12 .15
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号 CN 105550323 A
(43)申请公布日 2016 .05 .04
(73)专利权人 北京中电普华信息技术有限公司
地址 100085 北京市海淀区清河小营东路
15号
专利权人 国家电网有限公司
国网浙江省电力有限公司
国网冀北电力有限公司
北京中电飞华通信股份有限公司
北京万里开源软件有限公司
国网信息通信产业集团有限公司
(72)发明人 孙乔 王思宁 付兰梅 邓卜侨
吴舜
(74)专利代理机构 北京风雅颂专利代理有限公
司 11403
代理人 李阳
(51)Int.Cl .
G06F
16/27
(2019 .01)
G06F
16/21
(2019 .01)
G06N
3/08
(2006.01)
(56)对比文件
CN 104239194 A ,2014 .12.24 ,说明书
[0025]-[0031]段 .
CN 103678004 A ,2014 .03.26 ,全文 .
审查员 赵晓春
(54)发明名称
一种分布式数据库负载均衡预测方法和预
测分析器
(57)摘要
本发明公开了一种分布式数据库负载均衡
预测方法和预测分析器，采集每个本地数据节点
上的负载指标，构成训练集数据；初始化多层循
环神经网络模型；从训练集数据中提取一段时间
数据作为多层循环神经网络模型的输入，从训练
集数据中提取该一段时间数据后同等时间段的
数据作为多层循环神经网络模型的输出，训练所
述多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取
该同等时间段的数据之后且相同时间段的数据，
作为多层循环神经网络模型的输入，预测该本地
数据节点的负载指标。因此，所述分布式数据库
负载均衡预测方法和预测分析器能够更为精确
地描述负载均衡数据的结构并对其进行有效预
测。
权利要求书3页 说明书8页 附图5页
CN 105550323 B
2020.04.28
CN 105550323 B
1 .一种分布式数据库负载均衡预测方法，其特征在于，包括步骤：
采集每个本地数据节点上的负载指标，构成训练集数据；其中，所述负载指标包括CPU
利用率R
c
、内存利用率R
m
、网络下行速度S
d
以及网络上行速度S
u
；并且，每一秒采集一次所述
的负载指标，共采集2T秒，构成训练集数据L＝[R
c
,R
m
,S
d
,S
u
]；
初始化多层循环神经网络模型：确定多层循环神经网络模型的隐藏层个数以及多层循
环神经网络模型每层的神经元个数n
m
；将多层循环神经网络模型输入层和每个隐藏层的神
经元之间的网络连接权重 随机初始化，并记做
从训练集数据中提取第1条至第T条数据，并且将每组数据通过如下公式进行映射：
x
i
＝[1 ,sin(L(i)) ,cos(L(i))]
将映射后的数据作为多层循环神经网络模型的输入x
i
；
从训练集数据中提取第T+1条至第2T条数据作为多层循环神经网络模型的输出y
i
，训练
所述多层循环神经网络模型；
通过如下公式计算多层循环神经网络模型每个隐含层的输出：
其中，x
i
为网络输入， 为网络输出， 和 分别代表第一层隐含层和第二层隐含层的
输出， 为h
1
层与输入之间的权重矩阵， 为h
1
层不同时间序列之间的权重矩阵， 为
h
1
层与h
2
层之间的权重矩阵， 为h
2
层不同时间序列之间的权重矩阵， 为h
1
层的偏置，
为h
2
层的偏置，b
y
为输出层的偏置，tanh为激活函数；
计算多层循环神经网络模型每个隐含层的输出误差，根据如下公式：
根据计算获得的输出误差，通过对多层循环神经网络模型的全部权重进行更新，直至
所述输出误差在预设的允许范围内，多层循环神经网络模型训练结束；
从训练集数据中提取第T+1条至第2T条数据，并将第T+1条到第2T条数据作为多层循环
神经网络模型的输入，多层循环神经网络模型的输出为预测2T+1至3T时间段的本地数据节
点的负载指标。
2.一种多层循环神经网络预测分析器，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于采集每个本地数据节点上的负载指标，构成训练集数据；其中，所
述数据采集单元的负载指标包括CPU利用率R
c
、内存利用率R
m
、网络下行速度S
d
以及网络上
行速度S
u
；并且，所述数据采集单元每一秒采集一次所述的负载指标，共采集2T秒，构成训
练集数据L＝[R
c
,R
m
,S
d
,S
u
]；
模型初始化单元，用于初始化多层循环神经网络模型：确定多层循环神经网络模型的
隐藏层个数以及多层循环神经网络模型每层的神经元个数n
m
；将多层循环神经网络模型输
权 利 要 求 书
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