[发明专利]基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统在审
| 申请号： | 201710941098.4 | 申请日： | 2017-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN107832913A | 公开（公告）日： | 2018-03-23 |
| 发明（设计）人： | 方皓达;彭冬;黄帅 | 申请（专利权）人： | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11624 | 代理人： | 任漱晨 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机监控技术领域，具体涉及基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统，所述方法包括离线训练系统从实时流数据中提取若干数据构成数据集，并对数据集进行计算得到预测模型；实时在线系统从实时流数据中提取若干数据构成预测集，并使用预测模型对预测集进行计算，得到监控系统的未来流数据的预测结果；所述数据集与预测集的交集为空。在本发明中，离线训练系统通过分析实时流数据，得到预测模型，然后实时在线系统将该预测模型结合实时流数据可以得到监控系统的未来流数据的预测结果。此结果可以作为未来监控数据趋势的一个良好参考，为我们的运维人员解放出来许多精力和时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 监控 数据 趋势 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法，其特征在于，所述方法包括：离线训练系统从实时流数据中提取若干数据构成数据集，并对数据集进行计算得到预测模型；实时在线系统从实时流数据中提取若干数据构成预测集，并使用预测模型对预测集进行计算，得到监控系统的未来流数据的预测结果；所述数据集与预测集的交集为空。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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