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基于LSTM算法的石油专业软件用户使用时长预测

云计算，专业软件云化，深度学习，长短期记忆神经网络，基于时间序列的预测

从事石油专业的研究人员依赖专业软件来开展日常的研究工作，以油气勘探开发专业为例，所涉及到的业务不是相互独立的，各业务之间都存在关联关系，每个业务都需要软件来支持研究人员的研究工作，且使用的软件不唯一、软件应用环境也很复杂。部分企业通过专业软件云平台的构建，实现对专业软件资源的集中管控，以提升软硬件资源的应用效率。研究人员通过云平使用专业软件的过程中，经常会遇到许可数量不足，需要排队使用的情况。本文基于长短期记忆神经网络（Long-short Term Memory, LSTM）算法，实现了对用户使用专业软件时长的精准预测，相比于传统机器学习算法预测精度更高。通过本文提出的算法模型，能够为用户提供专业软件使用的推荐时间段，实现对专业软件应用的精细管控，以进一步提升专业软件许可资源的利用效率。