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Main Trend Extraction Based on Irregular Sampling Estimation and Its Application in Storage Volume of Internet Data CenterExtracción de la tendencia principal basada en la estimación del muestreo irregular y su aplicación en el volumen de almacenamiento del centro de datos de Internet

Resumen

El volumen de almacenamiento del centro de datos de Internet es una de las series temporales clásicas. Es muy valioso predecir el volumen de almacenamiento de un centro de datos para el valor del negocio. Sin embargo, las series de volumen de almacenamiento de un centro de datos siempre están "sucias", ya que contienen ruido, datos perdidos y valores atípicos, por lo que es necesario extraer la tendencia principal de las series de volumen de almacenamiento para el procesamiento de predicciones futuras. En este trabajo, proponemos un método de estimación de muestreo irregular para extraer la tendencia principal de las series temporales, en el que se utiliza el filtro de Kalman para eliminar los datos "sucios"; a continuación, se utilizan la interpolación spline cúbica y el método de la media para reconstruir la tendencia principal. El método desarrollado se aplica en las series de volumen de almacenamiento del centro de datos de Internet. Los resultados del experimento muestran que el método desarrollado puede estimar la tendencia principal de las series de volumen de almacenamiento con precisión y contribuir en gran medida a predecir el valor del volumen futuro.

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