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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117785443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311693371.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法是由段林;周园;陈亿;唐文强;田顺;陈宝剑设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GC‑LSTM神经网络模型的云资源预测算法，包括两个阶段：训练阶段和预测阶段；在训练阶段，收集云资源的历史数据进行归一化处理得到训练数据集，整理并制作用于神经网络训练的输入数据和标签，训练已经建立的GC‑LSTM神经网络模型；在预测阶段，通过获取的实时采样数据，加载已经训练好的模型进行结果预测，基于预测的结果，可以进行资源的调度和分配，提前做出响应；本发明旨在提前预测客户对资源的需求，优化客户的上云体验。本发明提出的模型简单且参数量少，能够保障预测结果的实时性，具有现实可行性，适用于云资源利用情况的预测并为资源的即时调度提供保障。

本发明授权基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练数据集，其中，训练数据集是通过采集云资源池中每台主机资源使用率的历史时间序列数据组成的矩阵经过归一化操作后获取； 对训练数据集进行整理并制作输入数据集和标签用于训练GC-LSTM神经网络模型，将训练数据集划分为N个输入数据集和标签，N为输入数据集和标签的个数，其中，输入数据集是训练数据集的一个子集，标签是所述输入数据集下一时刻的资源利用率； 构建GC-LSTM神经网络模型，其中，GC-LSTM神经网络模型包括输入层、GC层、池化层、Flatten层、LSTM层； 利用训练数据集训练GC-LSTM神经网络，其中，训练数据集由N个输入数据集组成，将N个输入数据集依次输入GC-LSTM神经网络模型进行训练； 将实时采集的资源利用率数据输入训练好的GC-LSTM神经网络进行预测，输出预测结果，其中，预测结果是下一时间序列的资源利用率； 根据预测结果，云资源管理中心基于下一时间序列的资源利用率提前对云资源进行分配调度； 所述构建GC-LSTM神经网络模型的过程包括： 在GC-LSTM神经网络模型中，输入为划分的多个输入子集构成的张量，输出为子集对应的预测值所构成的张量； 记输入GC层的张量为z，经过第一个卷积层L1后得到的输出则为： 其中代表通道数为c的一维卷积，常用于序列数据的卷积，δ代表修正线性单元激活函数，经过第二个卷积层L2的输出为： 经过多个卷积层再激活，用于增加模型的非线性能力； 为了获取时序数据中不同通道的权重，以进一步调节特征通道的重要性，这里提出了一种基于门控的一维卷积方式：对第二个卷积层输出的特征进行一维全局最大池化，得到的L3的输出为： 其中Gmaxpool·代表全局最大池化的操作，σ代表Sigmiod激活函数，它将输出全局特征的值进一步映射到0～1的范围，然后在与原始特征进行广播相乘，在这里将Sigmiod函数看作是一个门控，对原始特征中通道上进行重标定，从而依据特征本身获取到不同通道特征的重要性，重标定后的输出为： 再次将特征通过一个一维卷积得到L4的输出为： 即为GC层的输出； 为了对GC层输出特征进行降维，减少计算量和参数，采用了池化层对其进行降维，得到的L5的输出为： zd＝Gmaxpoolzo 为了输入LSTM层进一步构建特征在时序上关系，采用Flatten层将池化后输出的张量展平至一维，用于与LSTM层的输入格式对齐； LSTM层将Flatten层传入的特征张量进行时间相关性的学习；由于RNN会受到短时记忆的影响，如果一条时间序列足够长，将很难将信息从较早的时间进一步传送到后面的时间步，也就是说可能在最后的预测时会遗漏较早时间段的重要信息；因此在本模型中采用了LSTM来获取时序上的长程关系；利用LSTM可以学习长期依赖的信息，并能够有效地解决RNN中梯度消失以及梯度爆炸的问题，并调节信息流；通过最后一层LSTM层的输出即可以得到预测的结果，其中预测结果为下一时间序列的资源使用率。

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