1、“.....如果异常系数大于阈值，则该预测值为异常点，最终的预测值为模型预测的值如果异常系数小于阈值，则该预测值为正常点，最终的预测值直接为模型的预测值。实验及分析实验所采用的基于区块链面向区块链节点负载预测的组合预测方法论文原稿其基本思想是用定的回归模型近似的描述随时间推移形成的数据序列，然后检验该模型的拟合能力，检验成功后再用模型来预测未来值。算法是数据挖掘领域种基于局部密度的最近邻方法。当测试数据的局部密度与其邻居的密度相似时，异常关系......”。

2、“.....其中，。为剩余，为内存剩余，为权重，为内存权重，且。各项指标的权重参数反应不同指标的重要程度。在本文中，取，取。系统行预测，可以预测到下段时间数据的整体走势和中值，但预测不到突发情况。即模型本质上只能捕捉线性关系，对非线性数据的处理效果不佳，预测的精度有待进步提高。神经网络神经网络，由输入层个或多个隐藏层和输出层组成。神经神經网络修正残差。计算上步得到的预测值与真实值的差值为残差序列......”。

3、“.....模型的最初预测值与神经网络修正后的残差值的相加为模型的预测值。检测异常值。使用器收集次节点的和内存的使用情况并根据公式计算剩余负载率作为原始的时间序列。选取个时间间隔共分钟的数据，利用这些数据预测在未来内即后续个时间间隔的剩余负载率，对比个模型在剩余负载率预测方面的能力。服务器剩余负载常因子算法的组合预测模型。对比模型模型模型的预测结果，比较个模型的预测能力。实验结果表明，组合模型的预测精度优于模型以及模型。关键词区块链剩如图所示......”。

4、“.....差分后的时间序列如图所示。构建模型。为了防止模型精度过高造成的模型复杂度过高的问题，本文采用准则进行模型的定阶。最终选用的模型为。面向区块链节点负载采用模型的预测值作为最终预测值，异常点采用模型的预测值作为最终预测值。实验结果分析图为个模型的预测值与真实值的对比图。实验过程及参数实验步骤数据选取。因系统中查询任务的平均完成时间为，故监测器收集面向区块链节点负载预测的组合预测方法论文原稿的时间序列如图所示......”。

5、“.....差分后的时间序列如图所示。构建模型。为了防止模型精度过高造成的模型复杂度过高的问题，本文采用准则进行模型的定阶。最终选用的模型为。用户实时共享。区块链本质上是个去中心化的分布式数据库，即系统中的每个节点都存在个拥有完整数据的数据库，所以医疗数据共享实际上是对分布式数据库进行查询操作。实验过程及参数实验步骤数据选取。因系统中查询任务的平均完成时间为，故监大的优势，可以充分挖掘数据背后隐含的非线性关系......”。

6、“.....面向区块链节点负载预测的组合预测方法论文原稿。神經网络修正残差。计算上步得到的预测值与负载率模型神经网络局部异常因子算法引言区块链具有去中心化和不可篡改的特点，将医疗数据加密存储在区块链中，相比较传统的中心化存储方式，既可以避免单点故障又可以防止医疗数据被篡改，实现了在保护隐私的医疗数据的基础上方测的组合预测方法论文原稿。摘要准确预测服务器的剩余负载率可以合理地分配系统资源，提高系统的资源使用率......”。

7、“.....提出了种差分自回归移动平均模型神经网络以及局部次节点的和内存的使用情况并根据公式计算剩余负载率作为原始的时间序列。选取个时间间隔共分钟的数据，利用这些数据预测在未来内即后续个时间间隔的剩余负载率，对比个模型在剩余负载率预测方面的能力。服务器剩余负载率的时间序实值的差值为残差序列。然后通过神经网络对残差进行预测分析并修正。模型的最初预测值与神经网络修正后的残差值的相加为模型的预测值。检测异常值。使用算法计算预测值的异常系数......”。

8、“.....神经网络的目的是利用网络的实际输出和期望输出之间的误差值对网络多层的连接权值和阈值不断进行调整，使得误差达到可以接受的范围。神经网络是种有效的非线性建模方法，在处理随机性非线性等问题时有模型。模型模型是最广泛使用的时间序列模型之。其基本思想是用定的回归模型近似的描述随时间推移形成的数据序列，然后检验该模型的拟合能力，检验成功后再用模型来预测未来值......”。

9、“.....实验中的区块链系统是基于链构建的个去中心化应用平台。系统节点配置如表所示。其中，。为剩余，为内存剩余，为权重，为内存权重，且。各项指标的权重子会比较低，该测试数据属于正常数据当测试数据的局部密度低于最近邻居，则异常因子会比较高，那么该测试数据就属于异常数据。模型是通过算法检测模型的预测值，计算预测点的异常系数，然后与有节点的剩余负载总和为则第台服务器节点的剩余负载率为组合模型针对服务器剩余负载率的传统预测方法有很多......”。