简介:为保证高优先级Oracle用户优先使用系统资源,同时提高整体资源利用率,需要对Oracle用户使用的资源进行合理化管理。文章提出了一种动态资源管理策略,通过实时监测高优先级用户的实时CPU使用情况,动态调整资源分配计划,在确保高优先级用户能够获取充足资源的前提下,使得系统总体资源分配最优,从而提高系统资源利用率,并节省数据库运维成本。Oracle动态资源管理方案在资源受限环境中表现出了优势,对运维自动化和企业信息化发展具有很好的借鉴价值。
简介:精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。