具SCGM_(mv)(1,1)关联预测器的模糊控制方案

基于模糊控制规则和趋势关联分析提出一个具SCGMmv(1,1)关联预测器的模糊控制方案。该方案有效显现“模糊控制”和“预测控制”二者的优越性,可望获得更好的控制效果。

基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法。建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器。在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好。这表明错误预测要充分挖掘错误的特性,将基于各种错误特性的基础预测器联合起来进行预测才能取得满意的预测效果。