算力网络的资源预测方法、设备及存储介质

本申请公开了一种算力网络的资源预测方法、设备及存储介质，包括：采集算力网络的运行指标生成标准化时间序列；通过分层滑动窗口模型在标准化时间序列中抓取子序列；将子序列输入至时序记忆网络层处理后得到融合特征向量；对融合特征向量进行全局最优解处理得到优化后的超参数组合；基于超参数组合对分层滑动窗口模型进行训练得到最优数据模型；通过最优数据模型重新采样运行指标输出资源预测均值和置信区间；根据预测均值和所述置信区间触发调度指令，并将调度指令的调度结果反馈至监控数据库。本申请通过分层时序网络结合群体协同优化突破早熟收敛瓶颈，同步提升预测精度与模型轻量化水平，实现了系统协同优化的技术效果。