[发明专利]一种用于故障预测神经网络模型的训练方法与设备有效
| 申请号： | 202010916672.2 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112115024B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 王洪涛 | 申请（专利权）人： | 上海上讯信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海百一领御专利代理事务所(普通合伙) 31243 | 代理人： | 王奎宇;朱永海 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区自*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请通过一种用于故障预测神经网络模型的训练方法与设备，首先获取被监控点的历史指标数据集，其中，所述历史指标数据集由在不同历史时间点采集到的所述被监控点的监控指标数据组成，接着基于预设周期，对所述历史指标数据集进行处理，以确定训练集及测试集，然后基于所述训练集训练神经网络，直至所述神经网络输出的输出误差符合第一预设阈值，基于所述测试集测试所述神经网络，若准确率符合第二预设阈值，获得训练好的被监控点故障预测神经网络模型。通过该方法获得经过训练的神经网络模型，用于对被监控的计算机运行状态或者业务状态进行故障预测，可让运维人员提前介入，有效预防故障异常的发生或及时消除故障，可有效增大MTBF或减少MTTR。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 故障 预测 神经网络 模型 训练 方法 设备 | ||
【主权项】：
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