Đề tài: Nghiên cứu thuật toán học máy dự báo chuỗi thời gian cho bài toán quản lý tải máy chủ trong điện toán đám mây.
Ngành: Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu Mã số: 9480102
Người hướng dẫn khoa học:
                                               1. PGS.TS. Trần Quang Đức
                                                2. TS. Nguyễn Văn Toàn
Cơ sở đào tạo: Đại học Bách khoa Hà Nội
Ngày đăng: 22/07/2026
TÓM TẮT KẾT LUẬN MỚI CỦA LUẬN ÁN

1. Đề xuất thuật toán TrAdaBoost.WLP, một phương pháp lai ghép giữa kỹ thuật học tăng cường và học chuyển giao nhằm nâng cao độ chính xác dự báo tải CPU. Phương pháp này xây dựng một tổ hợp các mô hình LSTM được huấn luyện trên nhiều chu kỳ dữ liệu khác nhau. Cơ chế trọng số động cho phép thuật toán tự thích nghi, lựa chọn và kết hợp các mô hình thành phần tốt nhất để phù hợp với phân phối dữ liệu thực tế tại thời điểm triển khai.

2. Đề xuất mô hình học liên kết nhằm giải quyết bài toán dự báo trên dữ liệu không đồng nhất (Non-IID), đồng thời đảm bảo tính riêng tư dữ liệu. Để cải thiện hiệu năng, dữ liệu được tiền xử lý bằng kỹ thuật phân cụm dựa trên chu kỳ. Bên cạnh đó, luận án cũng tiến hành phân tích và đánh giá tính bền vững của mô hình trước các dạng tấn công phổ biến.