[发明专利]基于融合学习和假设检验的内存回收趋势预警装置及方法

权利要求书

1.一种基于融合学习和假设检验的内存回收趋势预警装置，其特征在于，所述装置包括：

特征工程模块，用于通过关联分析确定与监测量存在相关关系的变量；所述监测量为内存回收事件；

融合学习模块，用于根据所确定的变量的历史值和融合学习模型得到所述变量的预测值；以及

趋势预警模块，用于根据M-K检验方法对所述变量的预测值进行检测，根据检测结果对所述监测量进行预警。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述特征工程模块包括：

变量提取子模块，用于从数据文件中提取变量；

数据切片子模块，用于根据预设粒度将提取的变量进行时间切片；以及

相关性分析子模块，用于通过关联分析从时间切片后的变量中确定与监测量存在相关关系的变量。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述融合学习模型包括：多维多步LSTM模型和XGBoost模型；

所述多维多步LSTM模型的输入参数的维度和与监测量存在相关关系的变量的数量相关，所述多维多步LSTM模型输出的变量的预测值的步数为多个；

所述XGBoost模型输入参数的维度和与监测量存在相关关系的变量的数量相关，所述XGBoost模型输出的变量的预测值为时间序列；

对应的，所述变量的预测值通过所述多维多步LSTM模型的预测值和所述XGBoost模型的预测值经过融合后得到。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述多维多步LSTM模型通过以下步骤得到；

构建LSTM模型和确定所述LSTM模型中的参数，所述参数包括：总维度数量、网络层数、Dropout、损失函数、迭代次数、学习率、激活函数；

对所述LSTM模型进行训练，包括：

获取训练样本，将所述训练样本分为训练集和测试集；

采用所述训练集对所述LSTM模型进行训练，采用所述测试集对训练后的LSTM模型进行验证，若验证通过，则将训练后的LSTM模型作为所述融合学习模型。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述趋势预警模块包括：

预警计算子模块，用于将所述变量的预测值根据时序得到检验序列；

异常告警子模块，用于在根据M-K检验方法确定所述检验序列为上升趋势的情况下对所述监测量进行预警。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述趋势预警模块还用于将所述检验序列中的第一个预测值所对应的时间作为所述预警的发生时间。

7.一种基于融合学习和假设检验的内存回收趋势预警方法，其特征在于，所述方法包括：

通过关联分析确定与监测量存在相关关系的变量，所述监测量为内存回收事件；

根据所确定的变量的历史值和融合学习模型得到所述变量的预测值；

根据M-K检验方法对所述变量的预测值进行检测，根据检测结果对所述监测量进行预警。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过关联分析确定与监测量存在相关关系的变量，包括：

从数据文件中提取变量；

根据预设粒度将提取的变量进行时间切片；

通过关联分析从时间切片后的变量中确定与监测量存在相关关系的变量。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述融合学习模型包括：多维多步LSTM模型和XGBoost模型；

所述多维多步LSTM模型的输入参数的维度和与监测量存在相关关系的变量的数量相关，所述多维多步LSTM模型输出的变量的预测值的步数为多个；

所述XGBoost模型输入参数的维度和与监测量存在相关关系的变量的数量相关，所述XGBoost模型输出的变量的预测值为时间序列；

对应的，所述变量的预测值通过所述多维多步LSTM模型的预测值和所述XGBoost模型的预测值经过融合后得到。