Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Ключевые слова: Dss, data storage systems, time series, regression model, autoregressive model, artificial neural networks, схд, системы хранения данных, временные ряды, регрессионная модель, антирегрессионная модель, искусственные нейронные сети
Аннотация: The purpose of this work is to compare approaches to predictingthe workload of a data storage system by solving the problem of forecasting time series. Machine learning methods such as regression, autoregression and artificial neural networks are considered. Целью данной работы является сравнения подходов к прогнозированию загруженПоказать полностьюности системы хранения данных, посредством решения задачи прогнозирования временных рядов. Рассмотрены такие методы машинного обучения, как регрессия, авторегрессия и искусственные нейронные сети.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 22
Номера страниц: 222-224
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"