To prove this hypothesis, we have c

To prove this hypothesis, we have conducted an experiment to compare accuracy of time-series prediction algorithms for different workload patterns. Then, based on the experiment results, we have proposed a high level design for a selfadaptive prediction suite which chooses the most suitable timeseries prediction algorithm based on the incoming workload pattern.

결과 (한국어) 1:

이 가설을 증명 하기 위해 우리는 다른 워크 로드 패턴에 대 한 시계열 예측 알고리즘의 정확도 비교 하는 실험을 실시 했습니다. 다음, 실험 결과 바탕으로, 우리는 제안 높은 수준의 디자인을 들어오는 작업 패턴에 따라 가장 적합 한가 예측 알고리즘을 선택 하는 selfadaptive 예측 제품군에 대 한.

결과 (한국어) 2:

이 가설을 증명하기 위해, 우리는 서로 다른 작업 부하의 패턴을 시계열 예측 알고리즘의 정확성을 비교하기위한 실험을 수행 하였다. 다음으로, 실험 결과에 기초하여, 우리는 들어오는 부하 패턴에 기초하여 가장 적합한 시계열 예측 알고리즘을 선택 selfadaptive 예측 스위트 하이 레벨 설계를 제안 하였다.

결과 (한국어) 3:

이 가설을 것을, 우리는 하나 시험 시계열의 예측 방법은 비교적 정확한 다른 일이 모드.그리고 그 결과에 따라, 우리는 이미 높은 수준에 대해 디자인 한 벌 선택 적용 중 가장 적합한 것으로 시계열의 예측 알고리즘 모드 들어오는 일이.