基于机器学习的自动化运维系统应用研究

郭敬东; 刘文亮; 吴飞; 罗富财

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基于机器学习的自动化运维系统应用研究

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为了在电力行业数据中心机房预警系统中何融入机器学习功能,解决目前设备预警系统历史数据利用率低、预警信息需要人工判断、无法利用机器学习模型等问题,以BP神经网络、Stacking模型及Hadoop集群技术为基础,设计一款运维改进方案。探讨系统功能、预警模块、系统管理模块、模型的重复使用及训练的方案。通过应用大数据进行测试,结果表明传统模型的训练需要的时间较长。对于单个模型而言,其训练时长会小于采用Stacking集成模型进行训练所需的平均时长。由此可知,不论是单个模型还是Stacking模型,其模型预测方面的耗时几乎可以实现实时预测。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第4期|102-105|共4页
作者
郭敬东; 刘文亮; 吴飞; 罗富财;
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作者单位

国网福建省电力有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
机器学习; 数据中心; 设备故障; 预警系统;

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