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【6.18】“青年科技工作者園地”第118次活動_基于LSTM循環神經網絡的高能物理數據熱度預測
2019-06-17|文章来源: |【
 
讲座内容: 基于LSTM循环神经网络的高能物理数据热度预测
主講人:程振京
時間:6月18日(周二)下午15:00 
地點:計算中心二樓會議室
報告簡介:
高能物理計算是典型的數據密集型計算,每年需要分析PB級的海量物理數據,對數據訪問性能有著越來越高的要求。構建統一命名空間的分級存儲系統方案已經被廣泛采用。一般根據訪問熱度不同將數據存儲于不同性能、不同價格的存儲設備上。當數據熱度變化時,再將數據遷移至合適的存儲層級。目前數據熱度預測廣泛采用基于人工經驗的啓發式算法,由于不同用戶計算模式的差異,預測准確率較低。提出了一種借助LSTM深度學習算法,基于文件訪問特征預測未來訪問熱度的方法,作爲分級存儲中數據遷移的依據。以高能物理實驗LHAASO的真實數據爲例做了對比測試,結果表明,在相同測試條件下,與已有預測模型相比,該模型具有更高的預測精度和更強的適用性。

 
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