【摘 要】
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如何能够准确地对软件老化趋势进行预测,并及时采取相应恢复策略是当前预防软件老化的一个关键问题.为此,针对老化数据的时序特性,以循环神经网络(Recurrent Neural Network,
【基金项目】
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山西省中科院科技合作项目(20141101001),山西省重点研发计划(一般)工业项目(201703D121042-1),山西省社会发展科技项目(20140313020-1).
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如何能够准确地对软件老化趋势进行预测,并及时采取相应恢复策略是当前预防软件老化的一个关键问题.为此,针对老化数据的时序特性,以循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)及其变种长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)结构为基础,设计了一种基于LSTM网络的软件老化资源预测方法,并通过应用加速寿命测试实验搭建老化测试平台,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测.实验结果表明,LSTM老化预测模型在处理Web软件老化的时间序列建模问题
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