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题名改进自适应学习树电源管理预测策略
被引量:1
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作者
李伟生
王冬
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第1期136-139,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61142011)
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文摘
为了降低嵌入式设备的功耗,研究了基于自适应学习树结构模型的动态电源管理预测策略。通过在基于概率自适应学习树结构模型的基础上添加空闲时间长度结点,提出了概率统计加权空闲时间的改进自适应学习树电源管理预测策略,以空闲时间长度作为预测依据,同时采用实际状态历史概率统计的结果进行预测空闲时间长度的更新。仿真结果表明,该方法可以有效地降低设备功耗,并且提高了预测准确率。
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关键词
动态电源管理
预测策略
概率统计
空闲时间
自适应学习树
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Keywords
dynamic power management (DPM)
prediction strategy
probability statistic
idle time
adaptive learning tree
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分类号
TP368.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于概率的自适应学习预测策略
被引量:2
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作者
何可佳
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机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期215-217,220,共4页
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文摘
动态电源管理技术降低系统功耗的主要办法是根据工作负载的变化动态地切换目标设备工作模式。针对自适应学习树模型的缺陷,提出基于概率的自适应学习预测策略,通过概率描述设备行为,能够提高预测正确率,从而达到系统功耗与性能之间的优化平衡。基于概率的自适应学习预测策略是一种集预测、控制、反馈为一体的预测策略。实验结果表明,该预测策略具有较好的稳定性,与其他预测策略相比可以进一步降低系统的功耗。
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关键词
动态电源管理
预测
自适应学习树
基于概率的自适应学习
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Keywords
Dynamic Power Management(DPM)
prediction
Adaptive Learning Tree(ALT)
probability-based adaptive learning
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分类号
TP316
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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