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申请/专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Shapelet的云API服务质量时序预测方法、装置及介质，该方法包括步骤：首先获取云API服务质量时间序列数据；接着对云API服务质量时间序列数据进行预处理；然后提取预处理后的云API服务质量时间序列数据的Shapelet特征序列；再将Shapelet特征序列输入多元线性回归模型，预测出未来某一时间点的云API服务质量时序数据；最后根据预测出的未来某一时间点的云API服务质量时序数据，确定云API基于时间的服务质量趋势，以完成基于Shapelet的云API服务质量时序预测。该方法能够提高云API服务质量时序预测精度及预测结果的可解释性。
主权项：1.一种基于Shapelet的云API服务质量时序预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：获取云API服务质量时间序列数据；步骤S2：对云API服务质量时间序列数据进行预处理；步骤S3：提取预处理后的云API服务质量时间序列数据的Shapelet特征序列；步骤S4：将Shapelet特征序列输入多元线性回归模型，预测出未来某一时间点的云API服务质量时序数据；步骤S5：根据预测出的未来某一时间点的云API服务质量时序数据，确定云API基于时间的服务质量趋势，以完成基于Shapelet的云API服务质量时序预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国联合网络通信集团有限公司 基于Shapelet的云API服务质量时序预测方法、装置及介质
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