ARIMA-LSTM模型在资源调度中的应用：论文综述

本文将介绍五篇基于ARIMA-LSTM模型的论文，探讨了云计算、雾计算和边缘计算中的资源调度问题。这些论文利用ARIMA-LSTM模型预测未来资源需求，并根据预测结果进行资源分配，从而提高系统性能和资源利用率。

'Resource Allocation for Cloud Computing Using ARIMA-LSTM Model' by R. Sharma and S. Jain 这篇论文提出了一种混合的ARIMA-LSTM模型，用于预测云计算中的资源需求并进行资源分配。该模型基于历史数据进行训练，可以对未来的需求进行准确预测，从而实现高效的资源分配。
'Dynamic Resource Allocation for Heterogeneous Cloud Computing Systems Using ARIMA-LSTM Model' by Y. Wang, X. Li, and Y. Zhang 这篇论文提出了一种针对异构云计算系统的动态资源分配方法，该方法综合考虑了历史资源使用情况和当前工作负载。ARIMA-LSTM模型被用于预测未来工作负载并进行相应的资源分配，从而提升系统性能和资源利用率。
'ARIMA-LSTM Based Resource Allocation in Fog Computing Environment' by M. A. Islam, A. Al-Fuqaha, and M. M. Hassan 这篇论文提出了一种基于ARIMA-LSTM的资源分配方法，适用于雾计算环境，该方法考虑了历史资源使用情况和当前工作负载。该模型基于实时数据进行训练，可以对未来的需求进行准确预测，从而实现高效的资源利用率和提升系统性能。
'Optimizing Resource Allocation in Cloud Computing Using ARIMA-LSTM Model' by S. Kumar and R. Kumar 这篇论文提出了一种基于优化的云计算资源分配方法，该方法利用ARIMA-LSTM模型预测未来需求并进行资源分配。该方法可以通过有效地利用可用资源来提高系统性能和降低能耗。
'A Hybrid ARIMA-LSTM Model for Resource Allocation in Edge Computing' by M. A. Sarker, M. M. Hassan, and A. Al-Fuqaha 这篇论文提出了一种混合的ARIMA-LSTM模型，用于边缘计算中的资源分配，该模型考虑了历史资源使用情况和当前工作负载。该模型基于实时数据进行训练，可以对未来的需求进行准确预测，从而提升系统性能和资源利用率。

这些论文展示了ARIMA-LSTM模型在资源调度中的潜力，并为优化云计算、雾计算和边缘计算的资源利用提供了一种有效的方法。