[发明专利]一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110391106.9 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113076239B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 伍卫国;杨晓曦;杨傲;康益菲;王雄;杨诗园 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06F18/2431;G06F18/214;G06F18/15;G06F18/2113;G06N3/0442;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统，收集高性能计算机的日志数据，日志数据包括日志事件id，发生对应日志事件的时间戳和日志事件等级；对收集的日志数据进行数据清洗和特征选择，得到初始特征数据；使用随机森林算法构建故障预测模型，将得到初始特征数据输入故障预测模型，使用随机森林算法计算特征重要性，进行特征选择得到特征样本数据；将得到的特征样本数据输入LSTM网络模型中，使用LSTM网络模型对特征样本中是否存在故障事件进行预测。本发明通过随机森林对日志数据特征进行打分遴选，降低维度，这样可以减少训练复杂度，加快训练组度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 性能 计算机 混合 神经 网络故障 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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