Technology of Network & Communication
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3131-3136,3142

VNF resource demand forecast method based on feature selection

VNF resource demand forecast method based on feature selection
Wu Jingwen
Jiang Lingyun
Liu Xiangjun
College of Telecommunications & Information Engineering, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210003, China

摘要

In the network slicing scenario, the previous VNF(virtual network function) resource allocation strategy can't meet the dynamic resource demand, which can easily lead to the problem of insufficient or over-allocation of resources. To solve this problem, this paper proposed a VNF resource demand prediction method based on two-stage algorithm(TSA). The algorithm first filtered out candidate feature sets highly related to the predicted target based on data features, and then used a greedy forward search strategy to further filter candidate feature sets to obtain the optimal feature set. Finally, it trained the different types of prediction models through different regression algorithms. The simulation results show that the model trained by the proposed algorithm can obtain better prediction performance, and the algorithm has better scalability. The trained model can be directly integrated into the current VNF deployment algorithms for application.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61871446)
江苏省重点研发项目(BE2020084-4)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0561
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: Technology of Network & Communication
出版页码: 3131-3136,3142
文章编号: 1001-3695(2021)10-044-3131-06

发布历史

[2021-10-05] Printed Article

引用本文

武静雯, 江凌云, 刘祥军. 基于特征选择的VNF资源需求预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3131-3136,3142. (Wu Jingwen, Jiang Lingyun, Liu Xiangjun. VNF resource demand forecast method based on feature selection [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3131-3136,3142. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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