基于X11过程的陕西省月度快递量预测分析

对陕西省月度快递量进行研究,以2013-2020快递量为原始序列,运用X11分解法对月度快递量序列各个因素进行分解,建立加法模型,进行模型拟合预测。利用时间序列分解法行分离季节成分,建立预测模型结果表明,陕西省快递量逐年增加,X11分解法拟合效果优于时间序列分解法预测。

基于CNN-LSTM-PSO的私有云故障检测

有效对私有云系统进行故障检测对于保障IT系统稳定性及开展可靠性信息活动具有重要的实际意义;为此从私有云系统的历史趋势数据出发,将卷积网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)循环神经网络结合,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的CNN-LSTM-PSO的混合模型,实现对私有云的故障检测;采用X11算法等技术对数据进行预处理,使用CNN网络提取监控指标时序数据的相关特征信息,并通过训练LSTM网络参数建立CNN-LSTM预测模型,设计了PSO算法对预测模型进行参数选优,减小预测误差,并以高斯正态分布确定阈值范围,实现故障的精准检测;通过和传统单一预测模型以及现有的一些组合预测模型的对比,CNN-LSTM-PSO模型预测后结果的均方根误差、平均绝对误差和平均百分比误差都低于其余模型;实验结果验证了模型在预测效果上具备更高的精度和更快的预测速度,在私有云的故障检测中精确性和实时性都具有良好效果。