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公开(公告)号：CN107357652B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710458109.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法，包括：基于任务的独立性和异构的硬件计算节点，建立任务调度数学模型，确定预期执行矩阵ETC；利用动态规划的多阶段决策组合优化方法，计算各个任务的平均预期执行时间，并以此为依据将任务进行分段，使长时间执行的任务可以优先执行，缩短执行时间；在各个分段中，计算每个任务在各个计算节点下运行时间的标准差，然后根据其大小，将标准差大的任务优先调度到最短完成时间的计算节点上，从而减少任务等待时间。根据本发明实施例提供的技术方案，可以实现提高任务调度的效率，缩短时间跨度，确保负载均衡。
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公开(公告)号：CN108985523A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810875913.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种改进和声搜索优化的小波神经网络短期电力负荷预测方法，包括：对历史负荷样本数据进行预处理；采用递归特征消除方法对滞后历史负荷数据进行特征选择，确定小波神经网络的输入；通过线性递减规则将差分进化算法的两种更新策略引入到和声搜索算法的更新过程，并利用锦标赛选择策略选择出变异算子中的和声；构建小波神经网络，利用改进后的和声搜索算法选出小波神经网络的最优初始权重；利用小波神经网络进行短期电力负荷预测。根据本发明实施例提供的技术方案，可以提高短期电力负荷预测的准确率。
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公开(公告)号：CN107357652A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710458109.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法，包括：基于任务的独立性和异构的硬件计算节点，建立任务调度数学模型，确定预期执行矩阵ETC；利用动态规划的多阶段决策组合优化方法，计算各个任务的平均预期执行时间，并以此为依据将任务进行分段，使长时间执行的任务可以优先执行，缩短执行时间；在各个分段中，计算每个任务在各个计算节点下运行时间的标准差，然后根据其大小，将标准差大的任务优先调度到最短完成时间的计算节点上，从而减少任务等待时间。根据本发明实施例提供的技术方案，可以实现提高任务调度的效率，缩短时间跨度，确保负载均衡。
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公开(公告)号：CN109522936A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811233719.4
申请日：2018-10-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于聚类的分层最近邻欠采样方法，包括：利用Kmeans聚类算法得到多数类样本的肘图，根据簇数与各个簇畸变程度之和的关系选择最优聚类的簇数k；使用Kmeans聚类算法将多数类样本聚为k簇，从而得到各个簇的中心点及簇内样本点个数；根据每个簇内样本点的数量，进行分层采样，选取每个簇中心点的最近邻与少数类样本合并作为采样结果。本发明实施例提供的技术方案，充分利用了多数类样本的分布特征，较好地保留了多数类样本的有用信息，且能有效提高后续分类算法的分类效果。
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