动态指数平滑算法：NWS资源性能预报的优化策略

本文档主要探讨了"对NWS中资源性能预报算法的一个改进"，发表于2005年的吉林大学学报（理学版）第43卷第2期。作者张海洋、鞠九滨和胡亮来自吉林大学计算机科学与技术学院，他们提出了一种创新的预报方法——动态指数平滑算法。相较于传统的指数平滑算法，这一改进旨在提升NWS系统（网络气象服务系统）对精度和系统开销的需求适应性。 动态指数平滑算法的核心在于其动态参数调整机制，这区别于常规的参数调整策略。这种改进不仅在算法设计上考虑了实际应用中的需求，还特别针对NWS中常见的时间序列数据进行了优化。时间复杂性和空间复杂性的降低表明了新算法在效率方面的提升，而预报准确性的增强则显示了其在预测性能上的优势。 论文研究的关键领域包括CPU可用性、网络带宽等关键资源的管理，以及时间序列分析，特别是指数平滑算法的改进。动态指数平滑算法的引入，使得对于具有相似统计学特性的网络资源性能，可以提供更为精确和实时的预报，这对于优化网络资源分配和决策制定具有重要意义。 文章使用了中图分类号TP393，文献标识码A，文章编号1671-5489（2005）02C0157，强调了其在NWS领域的学术价值和实用意义。这篇论文是针对IT领域内的一个实际问题，通过技术创新来提升网络气象服务系统的资源管理效率和预报准确性，对于IT专业人士和相关领域研究者来说，具有很高的参考价值。