CN119094531B 一種邊緣云計算負(fù)載均衡方法 （江西功博網(wǎng)絡(luò)科技有限公司）_第1頁
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街道工業(yè)大道206號(現(xiàn)上饒呼叫城運經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，特別是長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模23根據(jù)計算得到的相關(guān)系數(shù)，選擇絕對值大于設(shè)定閾值的特征作在每次迭代中，將一批輸入數(shù)據(jù)送入LSTM模型，通過計算4567均值并除以其標(biāo)準(zhǔn)差，使得處理后的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式為：8[0068]在負(fù)載均衡器中實施步驟5制定的調(diào)度策略，以達(dá)到對邊緣計算節(jié)點的動態(tài)高效[0072]為了確定每個特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性強(qiáng)度，本發(fā)明采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PearsonCorrelationCoefficient)作為衡量指標(biāo)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)是一種廣泛使用的9的影響邊緣計算節(jié)點負(fù)載的特征數(shù)量相匹配。特征數(shù)量是基于收集的歷史負(fù)載數(shù)據(jù)確定[0084]ii)初始化模型權(quán)重和偏置，為了避免模型在訓(xùn)練初期陷入梯度消失或爆炸的問[0088]i)將一批輸入數(shù)據(jù)送入LSTM模型，數(shù)據(jù)包含了從歷史負(fù)載數(shù)據(jù)中提取的特征信[0091]iv)通過反向傳播算法計算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，這些梯度指示了如何信協(xié)議，如MQTT(MessageQueuingTelemetryTransport)或CoAP(Constrained采集模塊中實現(xiàn)MQTT客戶端，將采集到的關(guān)鍵因素數(shù)據(jù)作為MQTT消息發(fā)布到指定的主題

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