基于特征选择的VNF资源需求预测方法
VNF resource demand forecast method based on feature selection
南京邮电大学 通信与信息工程学院, 南京 210003
摘要
针对在网络切片场景下以往的VNF（虚拟网络功能）资源分配策略无法满足动态的资源需求，很容易导致资源分配不足或过度分配的问题，提出了一种基于两阶段算法（two-stage algorithm，TSA）的VNF资源需求预测方法。该方法首先基于数据特征筛选出与预测目标高度相关的候选特征集，然后利用贪婪式前向搜索策略对候选特征集进一步筛选获得最优特征集，最终训练出不同类型的预测模型。仿真结果表明，基于该方法所训练的模型可以获得更好的预测性能，同时该方法的可扩展性较好，训练好的模型可以直接集成到现有的VNF部署算法中应用。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61871446)
江苏省重点研发项目(BE2020084-4)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0561
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3131-3136,3142
文章编号: 1001-3695(2021)10-044-3131-06
发布历史
[2021-10-05] 印刷出版
引用本文
武静雯, 江凌云, 刘祥军. 基于特征选择的VNF资源需求预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3131-3136,3142. (Wu Jingwen, Jiang Lingyun, Liu Xiangjun. VNF resource demand forecast method based on feature selection [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3131-3136,3142. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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