[发明专利]一种基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.获取原始样本，以两地三中心周期性同步过程各步骤的完成时长作为样本输入，以两地三中心整体故障与否状态作为样本输出，并标注故障样本与非故障样本；

S2.对原始样本进行加工，获取两地三中心周期性同步过程中完成时长为0的步骤，记为异常步骤，将异常步骤在各样本中的对应步骤完成时长拟合成曲线，对异常步骤完成时长进行修正；

S3.按照设定比例从加工后样本中进行训练样本抽取；

S4.选择回归函数作为拟合函数，并通过代价函数对拟合函数进行评价，再通过代价函数计算出更新函数，以各样本的特征值作为输入，以各样本特征值的权重向量作为输出，进行迭代回归计算，最终得到样本特征值权重向量参数；

S5.获取实时两地三中心同步的各步骤的完成时长数据，作为样本输入，通过样本特征值权重向量参数计算回归函数样本输出，对该实时两地三中心同步数据进行故障率预测。

2.如权利要求1所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，两地三中心包括本地生产站点、本地容灾站点和异地容灾站点；本地生产站点上设置有生产卷，本地容灾站点上设置有第一容灾卷和第一快照卷，异地容灾站点上设置有第二容灾卷和第二快照卷；

第一容灾卷对生产卷内容进行同步远程复制，记录为RCx；

第一快照卷对第一容灾卷内容进行同城快照，记录为LCx；

第二容灾卷对第一快照卷内容进行异步远程复制，记录为RCy；

第二快照卷对第二容灾卷内容进行异地快照，记录为LCy。

3.如权利要求2所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，步骤S1具体步骤如下：

S11.记录同步远程复制RCx的完成时长t1、同城快照LCx的完成时长t2、异步远程复制RCy完成时长t3以及异地快照LCy完成时长t4，作为样本输入；

S12.以两地三中心整体故障与否状态作为样本输出，设置1表示故障，0表示未故障；

S13.通过两地三中心的周期性同步获取未故障样本；

S14.给两地三中心设定故障，获取故障样本；未故障样本及故障样本均包括样本输入和样本输出。

4.如权利要求1所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，步骤S2具体步骤如下：

S21.获取原始样本中两地三中心周期性同步过程中完成时长为0的步骤，记为异常步骤；

S22.获取各样本中与异常步骤对应的步骤的完成时长，将各完成时长拟合成高斯分布；

S23.通过极大似然估计将高斯分布中样本的置信区间小于设定值的完成时长去除，根据剩余的各完成时长对异常步骤的完成时长进行修正。

5.如权利要求1所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，步骤S3具体步骤如下：

S31.定义故障样本为正样本，未故障样本为负样本；

S32.从加工后的样本中交替选择正负样本，使得正负样本数量相同。

6.如权利要求1所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，步骤S4具体步骤如下：

S41.选择回归函数作为拟合函数，同时设定回归函数的激活函数，设定回归函数的输入为样本特征向量与样本特征值对应权重向量的乘积，设定回归函数的输出为故障样本概率；

S42.选择代价函数对回归函数的拟合进行评价，设定代价函数输入为各样本特征值及样本对应输出值，输出为拟合的评价；

S43.通过代价函数计算出更新函数，并通过迭代回归计算出样本特征值权重向量参数。

7.如权利要求6所述的基于逻辑回归的两地三中心故障预测方法，其特征在于，步骤S5具体步骤如下：

S51.获取实时两地三中心同步的各步骤的完成时长数据；

S52.将各步骤的完成时长数据，结合样本特征值权重向量参数作为输入，再通过回归函数计算出样本故障概率；

S53.根据样本故障概率判断该实时两地三中心同步是否发生故障。