双层隐马尔可夫链的突发流合成

网络流模型被广泛用于构建网络与网络服务的测试环境,其准确性直接影响各种业务的性能评估结果及在实际网络环境中的鲁棒性.随着电子商务及新型网络应用的普及,突发流现象已经成为现代互联网的主要特征之一.针对平稳网络流而设计的传统网络流模型已经难以有效地描述现代网络中突发流的时间结构性及统计属性,从而不能准确反映现代网络流的行为特征.为此,提出一种新的结构化双层隐马尔可夫模型用于模拟实际网络环境下的突发流,并设计了有效的模型参数推断算法及突发流合成方法.该模型通过结构化的2层隐马尔可夫过程描述突发流并实现仿真合成,使合成流可以重现实际突发流的时间结构性、统计特性及自相似性.实验表明,该模型可以有效合成突发流.

有关煤矿床水文地质勘查类型问题的讨论

水文地质勘查类型的正确划分是矿床水文地质勘查设计的依据,是建立在正确认识矿床水文地质条件基础上进行的。现行规范一股划分为3类3型。随着煤炭资源的不断开发,特别是进入21世纪以来,西部煤炭资源的开发和煤炭资源开采深度不断加大,矿床充水条件发生了变化,主要水害的类型也发生了变化。从煤矿床水害类型、充水条件、勘查方法的选择、地下水赋存空间特征等方面阐述了煤矿床水文地质勘查类型划分的依据和方案,依据矿床充水水源类型和水文地质条件复杂程度将煤矿床水文地质勘查类型划分为5类3型,并提出了相应勘查的工作量,为煤矿床水文地质勘查设计提供了科学的认识方案。

一种面向突发流量的云计算弹性扩容方法

准确及时地预测突发流量并自动弹性调整突发流量所需的云资源,是用户有效利用云资源亟待解决的重要问题.本文首先提出了一种基于一元线性回归模型的资源需求预测模型,以判断系统是否需要进行弹性伸缩,并结合GARCH模型以提高预测精度;其次,利用实时资源性能指标检测值计算反馈因子,并利用该反馈因子构建资源反馈模型,优化资源弹性的计算,进一步提高资源利用率.实验表明,在面向实际的突发流量时,该方法在保障系统正常运行的同时提高了系统资源利用率.