【摘 要】
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大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度计算是提高大数据资源调度和数据集成的基础.通过对大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度的准确估计,提高资源负荷的预测性能.提出一
【基金项目】
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本文系广西教育科学“十二五”规划2013年度课题（项目编号：2013C121）,南宁学院2014年度科研项目（2014XJ06）阶段性成果.
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大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度计算是提高大数据资源调度和数据集成的基础.通过对大数据环境下资源负荷短期预测时间跨度的准确估计,提高资源负荷的预测性能.提出一种基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计算法.构建大数据环境下资源负荷模型,基于非线性差分相点融合估计的资源负荷短期预测时间跨度估计,进行非线性差分相点融合,进行全网拓扑信息激励传播均衡设计,通过频繁的切换来进行网络选区,将时间划分为连续区间,重新分配大数据环境下的时间跨度,最后得到基于线性差智能群辨识的资源短期预测时间跨度估计
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