简介:为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制,在Bayes整体风险最小的准则下,建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量纳向前m步Bayes最优线性预洲及其风险矩阵的循环递推方程,使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes预测的适用范围,有一定纳理论意义和实用价值。
简介:在MDS4监控模型的基础上,设计了基于可靠存储与容侵数据网格的监控模型,分析了监控模型中计算资源的负载特性、指标.然后,设计了基于SVR的时间序列自回归预测模型,提出了用于数据网格负载预测的监控ARSVR方法.最后,利用AR模型对历史观测序列进行建模,确定模型的阶次.根据历史数据对SVR进行训练,得到回归函数.仿真实验结果表明,ARSVR方法能对节点的负载进行有效预测.