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針對如何分配一個未來一段時間內滿足QoS要求的云服務和感知可能將要發生的QoS違規的問題，提出一種基于時間序列預測方法的云服務QoS預測方法。該預測方法利用改進的貝葉斯常均值（IBCM）模型，能夠準確地預測云服務未來一段時間內的QoS狀態。實驗通過搭建Hadoop集群模擬云平臺并收集了響應時間和吞吐量兩種QoS屬性的數據作為預測對象，實驗結果表明：相比自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型和貝葉斯常均值折扣模型等時間序列預測方法，基于改進的貝葉斯常均值模型的云服務QoS預測方法的平方和誤差（SSE）、平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）和和平均絕對百分比誤差（MAPE）均比前兩者小一個數量級，因此具有更高的預測精度；同時預測結果對比圖說明提出的預測方法具有更好的擬合效果。
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