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一种基于时序数据长度优化的计算系统故障预测方法

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本发明涉及一种基于时序数据长度优化的计算系统故障预测方法，属于故障检测领域。该方法包括：S1：离线训练：基于历史的系统运行数据，采用不同数据序列长度进行数据切片，构建不同的故障预测模型；基于二分搜索思想，搜索当前具有最优预测精度的序列数据长度及相应故障预测模型；S2：在线预测：将离线训练产生的最优序列数据长度用于实时的故障预测过程；S3：更新模型：在系统持续运行过程中，采用真实数据统计模型实时预测精度，根据精度的衰退更新故障预测模型参数或序列数据长度。本发明提高了故障预测模型的精度，减少最优长度搜索过程中模型训练的次数，以及提高了预测模型对系统和环境变化的适应性。

著录项

公开/公告号CN113341919A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-03

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院重庆绿色智能技术研究院;
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申请/专利号CN202110601375.3
发明设计人何盼;刘刚;洪昌萍;江玲;
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申请日2021-05-31
分类号G05B23/02(20060101);
代理机构11275 北京同恒源知识产权代理有限公司;
代理人赵荣之
地址 400714 重庆市北碚区方正大道266号
入库时间 2023-06-19 12:27:31

法律信息

法律状态公告日

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2022-11-08

授权

发明专利权授予

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