基于深度学习的智能故障预测系统技术方案

本发明专利技术是一种基于深度学习的智能故障预测系统，旨在提升IT系统的故障预测能力和运维效率。该系统包括数据收集、预处理、深度学习模型、故障预测及报警反馈模块。系统通过收集数据，对这些数据进行清洗、归一化和特征提取，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法进行训练和预测。核心技术在于利用深度学习模型实时分析运行数据，生成故障预测结果和预警信息。故障预测模块实时分析数据、报警与反馈模块为系统优化提供反馈。该系统显著提高了故障预测的准确性和实时性，减少了人工干预，降低了维护成本，提升了系统稳定性和运维效率。其广泛适用于数据中心、网络设备等领域，具有显著的技术和商业价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息技术（it）系统的故障管理领域，具体是一种基于深度学习技术的智能故障预测系统。该系统应用于it运维管理，通过利用深度学习模型对系统运行数据进行分析与预测，旨在提高系统的故障检测和预警能力。更具体地，本专利技术适用于数据中心服务器、企业应用软件、网络设备及其他需要进行故障预测和监控的it系统中。通过对大数据环境下的系统日志、性能指标、用户行为等数据进行深度分析，本专利技术能够实现高效、精准的故障预测，进而提升it系统的稳定性和运维效率。

技术介绍

1、在现代信息技术（it）环境中，系统的可靠性和稳定性至关重要，尤其是在数据中心、企业应用软件和网络设备等关键领域。随着it系统的复杂性不断增加，传统的故障管理和运维手段已经难以满足对高效、实时故障预测的需求。当前的故障管理方法主要包括：

2、静态数据分析：许多系统依赖于静态数据分析工具，这些工具分析历史数据来识别故障模式。然而，这种方法通常对实时故障预测的能力较弱，因为它不能及时响应系统状态的变化和新的故障模式。

3、基于规则的监控：传统的故障检测依赖于预设的规则和阈值来本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的智能故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：

3.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：

4.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述深度学习模型模块包括：

5.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述故障预测模块用于：

6.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述报警与反馈模块包括：

7.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的智能故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：

3.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：

4.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所述深度学习模型模块包括：

5.根据权利要求1所述的智能故障预测系统，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗思强，
申请(专利权)人：广东元道科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：