基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究

高峰; 张鹏飞; 周丹媛; 牛红韦华; 赵亮; 沙晨川

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.010

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基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究

开发与研究 | 更新时间：2026-04-20

- 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究
- 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究
- 电信工程技术与标准化 2026年39卷第1期页码：49-55+62
- 作者机构：
  
  1. 中移苏州软件技术有限公司
  2. 中国移动通信集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.010
  中图分类号： TP393.09
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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高峰, 张鹏飞, 周丹媛, 等. 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2026,39(1):49-55+62.

高峰, 张鹏飞, 周丹媛, et al. 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究[J]. 2026, 39(1): 49-55+62.
高峰, 张鹏飞, 周丹媛, 等. 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2026,39(1):49-55+62. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.010.

高峰, 张鹏飞, 周丹媛, et al. 基于聚类与分模态建模的公有云资源需求预测方法研究[J]. 2026, 39(1): 49-55+62. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.010.

摘要

云资源需求的精准预测是提升资源利用率、保障服务质量和降低成本的关键。针对资源池和产品组合多样、需求模式不同的特点，本文提出一种融合业务规则与数据驱动的分模态预测框架。该方法首先将头部客户分离，形成独立模态；然后对剩余序列进行K-Shape聚类，将其划分为稳定型、周期型与突发型等若干内部模式一致的模态；最后，为每个模态适配最合适的预测模型。实验表明，本方法相较于传统单一建模方式，在模型精度上显著提升，为云资源的智能化管控提供了有效解决方案。

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关键词

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张家勇.基于LSTM-GB的政务云资源预测[J].中国信息界,2024(03).

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DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.010

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