[发明专利]银行后台运维系统的故障预测方法及系统

权利要求书

1.一种银行后台运维系统的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取银行数据样本，并从所述银行数据样本中提取初始特征数据；

对所述初始特征数据进行降维以得到最终特征数据；

利用随机森林方法对所述最终特征数据进行分类学习，以便根据分类结果对所述银行后台运维系统进行故障预测；

当预测到所述银行后台运维系统将要发生故障时，根据所述最终特征数据调整所述银行后台运维系统的参数以避免所述银行后台运维系统发生故障或降低所述银行后台运维系统的故障发生概率。

2.根据权利要求1所述的银行后台运维系统的故障预测方法，其特征在于，所述银行数据样本包括：超时故障数据、数据库运行数据、网络运行数据、硬盘运行数据和CPU运行数据。

3.根据权利要求2所述的银行后台运维系统的故障预测方法，其特征在于，所述获取银行数据样本，并从所述银行数据样本中提取初始特征数据，具体包括：

对所述银行数据样本进行去重、删冗、时间离散化对齐以及数据标注，以提取初始特征数据。

4.根据权利要求1所述的银行后台运维系统的故障预测方法，其特征在于，通过逐步向前特征选择法对所述初始特征数据进行降维以得到最终特征数据。

5.根据权利要求1所述的银行后台运维系统的故障预测方法，其特征在于，根据所述最终特征数据调整所述银行后台运维系统的参数以避免所述银行后台运维系统发生故障或降低所述银行后台运维系统的故障发生概率，进一步包括：

对所述最终特征数据的每个维度进行标注以将所述最终特征数据分为可控数据和不可控数据；

调整所述可控数据的参数以避免所述银行后台运维系统发生故障或降低所述银行后台运维系统的故障发生概率。

6.一种银行后台运维系统的故障预测系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，用于获取银行数据样本，并从所述银行数据样本中提取初始特征数据；

特征降维模块，用于对所述初始特征数据进行降维以得到最终特征数据；

故障预测模块，用于通过随机森林方法对所述最终特征数据进行分类学习，以便根据分类结果对所述银行后台运维系统进行故障预测；

故障防范模块，用于在所述故障预测模块预测到所述银行后台运维系统将要发生故障时，根据所述最终特征数据调整所述银行后台运维系统的参数以避免所述银行后台运维系统发生故障或降低所述银行后台运维系统的故障发生概率。

7.根据权利要求6所述的银行后台运维系统的故障预测系统，其特征在于，所述银行数据样本包括：超时故障数据、数据库运行数据、网络运行数据、硬盘运行数据和CPU运行数据。

8.根据权利要求7所述的银行后台运维系统的故障预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块用于对所述银行数据样本进行去重、删冗、时间离散化对齐以及数据标注，以提取初始特征数据。

9.根据权利要求6所述的银行后台运维系统故障预测系统，其特征在于，所述特征降维模块通过逐步向前特征选择法对所述初始特征数据进行降维以得到最终特征数据。

10.根据权利要求6所述的银行后台运维系统的故障预测系统，其特征在于，所述故障防范模块用于对所述最终特征数据的每个维度进行标注以将所述最终特征数据分为可控数据和不可控数据，并调整所述可控数据的参数以避免所述银行后台系统发生故障或降低所述银行后台运维系统的故障发生概率。