工作负载模型校准英文解释翻译、工作负载模型校准的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 work load model calibration

分词翻译：

工作负载的英语翻译：

【计】 work load

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

校准的英语翻译：

adjust; calibrate; calibration; true up; try up
【计】 aligning; alignment
【化】 calibrate; calibration
【医】 calibration

专业解析

工作负载模型校准（Workload Model Calibration）是计算机科学与系统工程领域的核心概念，指通过数据驱动方法调整系统性能模型的参数，使其准确反映真实场景中的任务执行特征。该过程包含三个技术维度：

工作负载特征化
基于统计学方法提取任务请求的频率、资源消耗模式及时间分布特征，例如离散事件模拟（DES）中常用的泊松分布建模公式：

$$

lambda(t) = frac{N}{Delta t} sum_{i=1}^{n} w_i K(frac{t-t_i}{h})

$$

该核密度估计方法可精确描述请求到达率（参考：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems）
模型参数优化
采用贝叶斯推断或遗传算法，最小化模拟结果与实际监控数据的KL散度：

$$

D_{KL}(Pparallel Q) = sum P(x) logfrac{P(x)}{Q(x)}

$$

此过程需结合负载均衡器日志与资源监控指标（参考：ACM SIGMETRICS论文集）
验证与迭代
通过交叉验证框架评估模型预测能力，使用归一化均方误差（NMSE）指标：

$$

text{NMSE} = frac{1}{sigmay} frac{1}{N} sum{i=1}^N (y_i - hat{y}_i)

$$

典型应用场景包括云计算资源调度（参考：Springer《分布式系统建模》专著）

网络扩展解释

工作负载模型校准（Workload Model Calibration）是指通过调整模型参数或结构，使其能够更准确地模拟或预测实际系统中的工作负载特性。以下是具体解释：

1.核心概念

工作负载模型：用于描述系统处理的任务量、资源使用模式等特征的数学模型，例如计算机系统的请求频率、任务处理时间分布等。
校准：通过对比模型输出与实际观测数据，调整模型参数或结构，以提升其准确性。

2.校准目的

提高预测可靠性：确保模型能真实反映系统在不同场景下的负载表现，例如服务器流量预测或任务调度优化。
优化资源配置：校准后的模型可为系统容量规划、性能调优提供依据，避免资源浪费或性能瓶颈。

3.常见方法

参数调整：基于历史数据，通过统计方法（如最大似然估计）优化模型参数。
非参数校准：利用排序或分布匹配（如单调回归）调整模型输出，无需预设参数关系。
动态反馈机制：实时采集系统运行数据，动态更新模型参数以适应变化的工作负载。

4.应用场景

计算机系统性能评估：模拟高并发请求、资源争用等场景，评估系统稳定性。
云计算资源调度：预测虚拟机负载，优化资源分配策略。
工业自动化：校准生产线任务负载模型，提升设备利用率。

5.与机器学习校准的区别

虽然校准的核心理念相似，但工作负载模型校准更侧重于系统性能指标（如延迟、吞吐量），而非分类概率的可靠性。

如需进一步了解具体校准技术（如线性回归或温度缩放），可参考机器学习领域的模型校准方法。