論文の概要: Regression prediction algorithm for energy consumption regression in cloud computing based on horned lizard algorithm optimised convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14575v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 17:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 15:38:30.193532
• Title: Regression prediction algorithm for energy consumption regression in cloud computing based on horned lizard algorithm optimised convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク-双方向ゲートリカレントユニットを最適化した角付きトカゲアルゴリズムに基づくクラウドコンピューティングにおけるエネルギー消費の回帰予測アルゴリズム
• Authors: Feiyang Li, Zinan Cao, Qixuan Yu, Xirui Tang,
• Abstract要約: 電力消費はエネルギー効率と正の相関が最も高く,CPU使用量はエネルギー効率と負の相関が最も高い。 そこで本研究では,角化トカゲ最適化アルゴリズムに基づくランダム森林モデルと最適化モデルを提案する。 その結果, 最適化アルゴリズムはエネルギー効率の予測において, より正確かつ確実な性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7959678888027906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For this paper, a prediction study of cloud computing energy consumption was conducted by optimising the data regression algorithm based on the horned lizard optimisation algorithm for Convolutional Neural Networks-Bi-Directional Gated Recurrent Units. Firstly, through Spearman correlation analysis of CPU, usage, memory usage, network traffic, power consumption, number of instructions executed, execution time and energy efficiency, we found that power consumption has the highest degree of positive correlation with energy efficiency, while CPU usage has the highest degree of negative correlation with energy efficiency. In our experiments, we introduced a random forest model and an optimisation model based on the horned lizard optimisation algorithm for testing, and the results show that the optimisation algorithm has better prediction results compared to the random forest model. Specifically, the mean square error (MSE) of the optimisation algorithm is 0.01 smaller than that of the random forest model, and the mean absolute error (MAE) is 0.01 smaller than that of the random forest.3 The results of the combined metrics show that the optimisation algorithm performs more accurately and reliably in predicting energy efficiency. This research result provides new ideas and methods to improve the energy efficiency of cloud computing systems. This research not only expands the scope of application in the field of cloud computing, but also provides a strong support for improving the energy use efficiency of the system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク-双方向Gated Recurrent Unitの角付きトカゲ最適化アルゴリズムに基づいて,データ回帰アルゴリズムを最適化し,クラウドコンピューティングのエネルギー消費予測を行った。 まず,CPU,使用量,メモリ使用量,ネットワークトラフィック,電力消費量,実行回数,実行時間,エネルギー効率のスピアマン相関解析により,消費電力がエネルギー効率と正の相関関係を持つのに対して,CPU使用量はエネルギー効率と正の相関関係にあることがわかった。 実験では,ランダム森林モデルと,角化トカゲ最適化アルゴリズムに基づく最適化モデルを導入し,その結果,ランダム林モデルと比較して最適化アルゴリズムがより良い予測結果が得られることを示した。 具体的には、最適化アルゴリズムの平均二乗誤差(MSE)はランダム森林モデルよりも0.01小さく、平均絶対誤差(MAE)はランダム森林よりも0.01小さい。 その結果, 最適化アルゴリズムはエネルギー効率の予測において, より正確かつ確実な性能を発揮することがわかった。 この研究結果は、クラウドコンピューティングシステムのエネルギー効率を改善するための新しいアイデアと方法を提供する。 この研究は、クラウドコンピューティング分野の応用範囲を広げるだけでなく、システムのエネルギー使用効率を向上させるための強力な支援も提供する。

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