随着互联网的迅速发展,应用服务器工作量的日益增加,致使一些网站的服务能力跟不上,从而影响了网站自身业务的发展。负载均衡的出现在一定程度上解决了这个问题。在众多的负载均衡技术中,网络负载均衡技术由于其优势,成为了目前使用最...随着互联网的迅速发展,应用服务器工作量的日益增加,致使一些网站的服务能力跟不上,从而影响了网站自身业务的发展。负载均衡的出现在一定程度上解决了这个问题。在众多的负载均衡技术中,网络负载均衡技术由于其优势,成为了目前使用最为广泛的技术,其产品包括F5的BIG-IP、RadWare的Web Server Director、IBM的WebSphere EdgeServer、TriLoad负载均衡服务器等。本文概述了负载均衡技术的产生背景,同时也在论述三种负载均衡技术的实现方法上,针对在Windows Server 2003系统中如何实现负载均衡技术做了详细的讲解。展开更多
为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directiona...为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。展开更多
文摘随着互联网的迅速发展,应用服务器工作量的日益增加,致使一些网站的服务能力跟不上,从而影响了网站自身业务的发展。负载均衡的出现在一定程度上解决了这个问题。在众多的负载均衡技术中,网络负载均衡技术由于其优势,成为了目前使用最为广泛的技术,其产品包括F5的BIG-IP、RadWare的Web Server Director、IBM的WebSphere EdgeServer、TriLoad负载均衡服务器等。本文概述了负载均衡技术的产生背景,同时也在论述三种负载均衡技术的实现方法上,针对在Windows Server 2003系统中如何实现负载均衡技术做了详细的讲解。
文摘为了提高母线负荷预测精度,针对长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络在母线负荷预测时存在对负荷规律提取不足导致精度下降、超参数设置依赖经验等问题,首先构建LSTM神经网络的变体网络———双向长短期记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络,捕获时间序列未来可用的信息。然后采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)搜索最优超参数,得到最优学习率、隐层神经元数目和迭代次数等。以实际10kV母线数据对SSA-Bi-LSTM神经网络模型进行验证,并与Bi-LSTM神经网络和BP神经网络进行对比,结果表明SSA-Bi-LSTM神经网络模型的预测效果更佳。
