【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习lstm模型领域，具体涉及一种基于关联规则与深度学习集成模型的应用系统故障预测方法。
技术介绍
1、随着应用系统的复杂性和关键性不断提升，故障对系统正常运行的影响愈发显著。传统故障预测方法往往依赖于统计学和规则基础上的分析，但往往不能准确预测故障，尤其是在应对复杂的故障情况时表现有限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于关联规则与深度学习集成模型的应用系统故障预测方法，利用历史故障数据和实时状态数据，通过挖掘关联规则和建立深度学习模型集成，实现对应用系统故障进行准确预测和预警，通过引入深度学习lstm模型的优化，增强故障预测的准确性和鲁棒性。
2、一种基于关联规则与深度学习集成模型的应用系统故障预测方法，包括以下步骤：
3、收集应用系统的历史故障数据，所述历史故障数据包括故障发生时间、故障类型、故障原因、故障持续时间、故障影响范围；
4、对收集到的历史故障数据进行数据预处理得到数据矩阵，然后转化为适合关联规则算法和深度学习算法进行分析的数据形式；
5、对数据矩阵进行特征提取，获取与故障相关的有效特征；
6、基于关联规则算法从历史故障数据中挖掘频繁项集和关联规则，通过建立强关联规则揭示出潜在的故障原因和模式，得到关联规则模型；基于深度学习算法和提取的与故障相关的有效特征，捕捉故障数据中的时序关系和时序模式，建立深度学习lstm模型；
7、基于关联规则模型和深度学习lstm模型，
8、结合关联规则模型、深度学习lstm模型、多层决策树模型和当前应用系统的状态数据对故障进行预测，通过加权投票融合关联规则模型、深度学习lstm模型和多层决策树模型的预测结果，得到故障预测结果。
9、进一步的，所述转化为适合关联规则算法和深度学习lstm模型进行分析的数据形式，具体包括：关联规则算法将数据矩阵转换为关联规则事务集，关联规则事务集中每一行代表一个事务，每一列代表一个项；深度学习lstm模型将数据矩阵转换为lstm序列数据，lstm序列数据中每一行代表一个序列，每一列代表一个时间步，每个时间步包含多个特征。
10、进一步的，所述与故障相关的有效特征包括故障发生时间的统计特征、故障类型的编码特征。
11、进一步的，所述深度学习lstm模型采用长短期记忆网络结构，以捕捉故障数据中的时序关系和时序模式。
12、进一步的，在训练深度学习lstm模型时，采用超参数调优和监督学习算法，以提高预测的准确性和鲁棒性。
13、进一步的，在实时监控应用系统状态数据时，采用数据流加入的方式，实时更新多层决策树模型，以保持预测准确性。
14、进一步的，还包括：根据故障预测结果及时采取应急措施，包括故障处理、维护和备份，以减少故障对应用系统的影响。
15、进一步的，所述应用系统包括服务器、网络设备、数据库系统。
16、本专利技术收集应用系统的历史故障数据，包括故障发生时间、故障类型、故障原因等信息。然后，通过数据预处理和特征提取，将原始数据转化为适合深度学习lstm模型进行分析的形式。接着，利用关联规则模型和优化的深度学习lstm模型，进行故障预测的训练和建模。在实时监控应用系统的状态数据时，采用数据流加入的方式，及时更新预测模型，以保持高预测准确性。
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1.一种基于关联规则与深度学习集成模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述转化为适合关联规则算法和深度学习LSTM模型进行分析的数据形式，具体包括：关联规则算法将数据矩阵转换为关联规则事务集，关联规则事务集中每一行代表一个事务，每一列代表一个项；深度学习LSTM模型将数据矩阵转换为LSTM序列数据，LSTM序列数据中每一行代表一个序列，每一列代表一个时间步，每个时间步包含多个特征。
3.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述与故障相关的有效特征包括故障发生时间的统计特征、故障类型的编码特征。
4.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述深度学习LSTM模型采用长短期记忆网络结构，以捕捉故障数据中的时序关系和时序模式。
5.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，在训练深度学习LSTM模型时，采用超参数调优和监督学习算法，以提高预测的准
6.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，在实时监控应用系统状态数据时，采用数据流加入的方式，实时更新多层决策树模型，以保持预测准确性。
7.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，还包括：根据故障预测结果及时采取应急措施，包括故障处理、维护和备份，以减少故障对应用系统的影响。
8.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述应用系统包括服务器、网络设备、数据库系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于关联规则与深度学习集成模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述转化为适合关联规则算法和深度学习lstm模型进行分析的数据形式，具体包括：关联规则算法将数据矩阵转换为关联规则事务集，关联规则事务集中每一行代表一个事务，每一列代表一个项；深度学习lstm模型将数据矩阵转换为lstm序列数据，lstm序列数据中每一行代表一个序列，每一列代表一个时间步，每个时间步包含多个特征。
3.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述与故障相关的有效特征包括故障发生时间的统计特征、故障类型的编码特征。
4.根据权利要求1所述的基于关联规则模型的应用系统故障预测方法，其特征在于，所述深度学习l...
【专利技术属性】
技术研发人员：程明，余明俊，汪雄才，高琦，陈鑫，蔡晓龙，李博龙，朱思宁，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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