公开(公告)号：CN116028873A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310086762.7

申请日：2023-01-16

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 ,  北京深海智科技术有限公司

Inventor： 刘宗宝 ,  谭智敏 ,  陈卓 ,  万永清 ,  邵聪 ,  程帆 ,  蒋志翔 ,  程智鹏

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的多类服务器故障预测方法，包括：将服务器各个故障类型分别与各个特征进行相关度计算，将相关度值最大的几个特征选定为该故障类型的重要特征；构建各个故障类型的数据集，数据集包括故障类型及其重要特征；基于各个数据集分别对各个基于支持向量机的故障预测模型进行训练；基于故障预测模型参数集使用基于支持向量机模型对实时采集到的数据进行故障预测，得到每类故障发生的概率，根据设置的阈值，判断故障未来是否发生；对每类故障所取的特征进行选择，避免无效特征对故障判断的干扰，提高故障判断的准确率；在训练使用支持向量机多分组找最优模型参数，可以充分利用采集到的数据集，提高故障预测的准确性。