[发明专利]一种容量评估模型建立方法、容量评估方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种容量评估模型建立方法、容量评估方法及装置，包括：获取待估容量参数的多组训练数据；对每一影响因素的数据值分别进行归一化，将归一化后的数据值代入初始关系式，得到每组训练数据对应待估容量参数的预测值的表达式；根据各组训练数据对应的待估容量参数的预测值的表达式、实际值，计算待估容量参数的误差函数，并将求得误差函数最小值时，回归系数满足设定条件的影响因素确定为关键影响因素；根据各关键影响因素，建立容量评估模型。可见，误差函数中包括用于约束弱影响因素参数约束项，因而，仅将满足设定条件的影响因素确定为关键影响因素，可起到自动筛选关键影响因素的作用，从而使得确定出的容量评估模型更加精确。

技术领域

本发明涉及互联网金融技术领域，尤其涉及一种容量评估模型建立方法、容量评估方法及装置。

背景技术

在目前交易系统的运维过程中，常常需要对交易系统的容量进行评估，然而现有技术中的容量评估手段仍然停留在人工经验判断或是简单线性拟合得出容量模型的阶段，并没有可以生成容量评估模型的自动化工具可以使用。

现有技术中，人工经验判断的方式常常是粗略地使用过往的容量表现数据，来人为地估计未来的容量使用情况，这种方式不仅不能达到较高的容量瓶颈预测精度，而且还存在过往的数据不能准确反应当前系统情况的问题。而线性拟合的方式常常是搜集一些可能影响容量目标的影响因素的相关数据，采用统计学线性拟合的方法得出容量模型，但是对采集到的相关数据中的各影响因素不加分辨地全量使用，将不可避免地引入一些实际上无关、重复或相关性较小的影响因素，使得建立的容量模型不够精确。若是在模型建立前加入人工筛选影响因素的步骤，又会进一步引入较高的人力成本，并使得建立的容量模型依托于技术人员的运维经验，无法达到科学定量的要求。

因此，目前亟需要一种容量评估模型建立方法，用于解决现有技术中建立容量模型的过程中，由于引入了无关、重复或相关性较小的影响因素，而使得容量模型不够准确，容量瓶颈的预测精度较低的技术问题。

发明内容

本发明提供一种容量评估模型建立方法、容量评估方法及装置，用于解决现有技术中建立容量模型的过程中，由于引入了无关、重复或相关性较小的影响因素，而使得容量模型不够准确，容量瓶颈的预测精度较低的技术问题。

本发明实施例提供的一种容量评估模型建立方法，所述方法应用于交易系统，所述方法包括：

获取待估容量参数的多组训练数据，其中每组训练数据中包括所述待估容量参数的各影响因素的数据值，以及待估容量参数的实际值；所述待估容量参数为表征所述交易系统性能的任一参数；

对所述多组训练数据中每一影响因素的数据值分别进行归一化，将归一化后的各影响因素的数据值代入初始关系式，得到每组训练数据对应的所述待估容量参数的预测值的表达式；其中，所述表达式中每个影响因素均对应一个回归系数；

根据所述多组训练数据的实际值、所述预测值的表达式，计算所述待估容量参数的误差函数；所述误差函数中包括参数约束项，所述参数约束项用于在求解所述误差函数的过程中约束所述各影响因素中的弱影响因素；

将求得所述误差函数的最小值时，所述各影响因素中回归系数满足设定条件的影响因素确定为关键影响因素；

根据各关键影响因素，建立所述待估容量参数的容量评估模型。

可选地，所述初始关系式满足如下公式：

h_θ(x)＝θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂+…+θ_nx_n