[发明专利]磁盘故障的预测方法及装置有效
| 申请号： | 201910844432.3 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110673997B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 来炜国;王磊 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/26 | 分类号： | G06F11/26 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 李慧引 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种磁盘故障的预测方法及装置，其方法包括：对获取到的数据集进行预处理，得到样本特征集；根据所述样本特征集，生成时间序列样本集；对所述时间序列样本集中的每一个单位时间内的样本特征进行小波变换，得到每一个单位时间内的样本特征对应的细节系数；将所述细节系数与时间序列样本中的最后一个单位时间的样本特征进行组合，获得故障预测样本集；选择所述故障预测样本集中的测试样本集输入至磁盘故障预测模型中，得到预测值；其中，所述磁盘故障预测模型为一种改进的梯度提升树算法。通过小波变换具有的时‑频多分辨功能的特点，达到当时间序列为非平稳或非线性的时间序列时，提高对磁盘故障预测的准确率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 磁盘 故障 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种磁盘故障的预测方法，其特征在于，包括：/n对获取到的数据集进行预处理，得到样本特征集；/n根据所述样本特征集，生成时间序列样本集；其中，所述时间序列样本集中包括所述样本特征集中处于预设时间段内的样本特征；/n对所述时间序列样本集中的每一个单位时间内的样本特征进行小波变换，得到每一个单位时间内的样本特征对应的细节系数；/n将所述细节系数与时间序列样本中的最后一个单位时间的样本特征进行组合，获得故障预测样本集；/n选择所述故障预测样本集中的测试样本集输入至磁盘故障预测模型中，得到预测值；其中，所述磁盘故障预测模型为一种改进的梯度提升树算法。/n
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