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基于多变量时空反转Transformer的边缘负载预测方法
福州大学计算机与大数据学院;
大数据智能教育部工程研究中心;
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学);
兰卡斯特大学计算与通信学院;
埃克塞特大学计算机科学系
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江庆南
许浩然
陈哲毅
于正欣
苗旺
开通知网号
作为边缘系统中的一项关键技术,负载预测直接影响着资源分配和系统性能.传统的负载预测方法在面对具有明显趋势或规律的负载时可获得令人满意的预测效果.然而,鉴于边缘环境的高动态性以及多维数据的高度复杂性,传统方法往往难以取得精确高效的负载预测.同时,时空信...
机 构:
福州大学计算机与大数据学院;
大数据智能教育部工程研究中心;
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学);
兰卡斯特大学计算与通信学院;
埃克塞特大学计算机科学系;
领 域:
电信技术;
互联网技术;
关键词:
边缘计算;
负载预测;
特征提取;
时空信息;
自注意力机制;
格 式:
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2025年08期
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