网格应用程序执行时间预测系统

为了合理利用网格资源和改进应用程序的执行性能,需要对应用程序的执行时间进行实时预测,为任务调度系统和网格用户提供调度依据.本文工作建立了执行时间预测系统,周期性的产生预测信息并转换为统一格式注册到网格信息服务中.本文使用资源映射方法预测应用程序执行时间,并且设计一组实验测试系统性能.实验结果表明,本系统能够低开销,灵敏地预测执行时间,并且预测误差较小.     

实验设备运行状况监测系统的设计与实现

针对高校设备利用率低的现象,提出了一种基于电流监测的实验设备运行状况监测系统实现方法。系统以STC12C5A60S2为电流监测模块控制器。结合Zigbee和485总线通信方式,将实验设备运行状况的信息进行集中管理,以较小的代价,大大简化了监督实验设备使用情况的工作流程,给管理人员提供了极大的便利。经过测试表明,该系统可以运行正常、稳定,可以适应断电等情况,完全满足设计需求,具有较高的推广应用价值。     

基于Nu-支持向量回归的网格资源监控与预测系统

为实现智能任务调度与提供可接受的服务质量, 需要建立分布式系统对计算网格资源及网络环境进行监控与预测. 本文设计并实现了网格资源监控与预测系统, 其可用性来源于它的鲁棒性, 可扩放性, 可扩展性与用户友好性. 引入Nu-支持向量回归作为未来多步预测的建模方法, 提出一个混合优化算法以联合优化预测模型的特征选择过程与参数选择过程. 使用基准数据对预测方法进行性能评估, 对比实验结果表明Nu-支持向量回归模型具有较高预测精度, 且组合优化算法能够有效提高预测性能, 这两种方法适用于在线监控与预测系统.     

无线接入点吞吐率预测的建模与优化

针对接入点吞吐率的多步预测问题,提出基于Nu-支持向量回归的建模策略,设计了并行混合粒子群算法,从特征选择与参数选择两个方面对预测模型进行联合优化。评估结果表明,Nu-支持向量回归模型在吞吐率多步预测中能取得较高精度,并行混合粒子群算法具有良好收敛性,且能显著提高预测模型的性能。     

网格资源监测与预报系统的设计与实现

针对网格系统的动态特性,基于Web服务资源框架设计了网格资源监测与预报系统,为网格用户和调度程序提供在线信息服务。从总体结构、工作流程、信息流程等多个方面对系统进行了详细阐述,并对原型系统进行了性能评测。分析与评测结果表明,提出的系统能够适用于网格资源信息的实时监测与预报,具备较低系统开销,友好用户接口,通用数据格式,可以作为独立子系统与网格环境进行无缝整合。     

基于STC12C5A60S2与AD620的小信号采集系统

在测控领域中,经常遇到监测对象输出信号较小,难以直接采集,一般都需要将其放大后再做处理。介绍了一种小信号采集系统的实现方法,利用具有A/D转换功能的单片机STC25A60S2和具有精确放大功能的易用放大器AD620实现了最小系统,并论述了系统设计与实现,详细介绍了采集小信号的过程,并给出了实际应用的例子,以及小信号采集在相关领域的应用。     

基于网格服务的Nu-支持向量回归时间序列预测

利用计算网格实现高效率、低误差的时间序列预测,对科研、工商业等各个领域都具有重要的现实意义.使用Nu-支持向量回归方法建模时间序列预测问题;提出了数据集预处理方法,将原始时间序列转换成标准化的标记样本集;为了优化预测模型的参数,基于并行化和粒度控制提出两阶段搜索策略.在网格计算环境内设计了系统框架,以网格服务的动态组合实现时间序列预测.使用基准数据集对系统化预测方案进行性能测试,优化结果表明本方案能够针对特定数据集自适应的完成模型参数优化,且显著加速了优化过程.预测结果显示优化后的模型针对未知样本能获得较高的预测精度.