【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云资源数据预测领域，特别是涉及一种云资源数据预测方法、系统、设备、介质及产品。
技术介绍
1、伴随着网络技术和计算机技术的飞速进步和广泛应用，云计算技术已经变成了数据传输的主要工具，这使得众多的计算和网络资源可以通过虚拟化的资金池来实现资源的共享和根据需求进行分配与预测。在云资源计算领域，云资源预测扮演着关键的角色。通过对云数据库中的数据进行长期间和短期间的预测，这样做的目的是控制云资源数据的抖动幅度，以此安全可靠且高效的运行平台。尽管各国专家学者一直重视并研究云资源预测这项技术，但复杂的实际情况导致预测的精准度较低，因此提高预测精准度尤为重要。
2、云资源的数据被归类为时间序列样本，而传统的预测手段涵盖了物理模型和统计分析方法。但是，由于云资源数据的实际波动和不确定性，传统的物理模型容易受到多种干扰，而传统的统计学方法在应对这些复杂因素时，其预测的准确性仍然受到限制。因此，开发一种创新的云资源预测模型具有巨大的研究价值和实际应用潜力，这样做不仅可以提高云资源的利用效率和用户体验的优化，还可以推动相关技术的进一步发...
【技术保护点】
1.一种云资源数据预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云资源数据预测方法，其特征在于，对所述历史时间段的云资源数据进行预处理，得到所述历史时间段的处理后的云资源数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的云资源数据预测方法，其特征在于，基于使用情况、请求量、响应时间和资源种类，对所述历史时间段的云资源数据进行筛选和分类，得到所述历史时间段的分类后的云资源数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的云资源数据预测方法，其特征在于，利用训练数据集对组合模型进行训练，具体包括：
5.一种云资源数据预测系统，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种云资源数据预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的云资源数据预测方法，其特征在于，对所述历史时间段的云资源数据进行预处理，得到所述历史时间段的处理后的云资源数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的云资源数据预测方法，其特征在于，基于使用情况、请求量、响应时间和资源种类，对所述历史时间段的云资源数据进行筛选和分类，得到所述历史时间段的分类后的云资源数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的云资源数据预测方法，其特征在于，利用训练数据集对组合模型进行训练，具体包括：
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