【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机故障诊断，尤其涉及基于循环神经网络的服务器硬件故障预警系统及方法。
技术介绍
1、服务器的硬件故障是指服务器系统的硬件如元器件、集成电路等发生实质性的故障。在大规模数据中心和企业级服务器环境中，硬件故障是一项常见而严重的问题。硬件故障不仅会导致服务器停机和数据丢失，还会造成生产损失和维护成本的增加。
2、现有的服务器硬件故障预警系统往往存在以下挑战和限制：第一，许多预警系统依赖于静态规则和预设的阈值来判断硬件故障，缺乏对系统动态变化的适应性。第二，一些预警系统采用简单的算法，如阈值判断或规则引擎，无法对复杂的故障模式和时序数据进行有效处理。第三，服务器工作参数的时序数据通常具有复杂的特性，包括周期性变化、趋势变化和异常突发，需要更复杂的分析方法来处理。第四，预警系统的准确性和可靠性直接影响到故障的及时发现和处理，简单的算法和规则可能导致误报率较高或漏报现象。
3、现有的对服务器硬件故障进行预警的系统包括基于阈值的静态规则系统：许多预警系统采用固定的阈值来监测服务器工作参数，一旦超过设定的阈值就...
【技术保护点】
1.基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，在步骤S1中构建的服务器硬件故障预警模型包括输入层、隐藏层和输出层，其给定序列输入学习数据为：
3.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，步骤S2中的对数据进行预处理的过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，步骤S4中对提取的各组件的时序工作数据的故障特征初始化权重和阈值的过程即对各组件的故障特征赋...
【技术特征摘要】
1.基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，在步骤s1中构建的服务器硬件故障预警模型包括输入层、隐藏层和输出层，其给定序列输入学习数据为：
3.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，步骤s2中的对数据进行预处理的过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，步骤s4中对提取的各组件的时序工作数据的故障特征初始化权重和阈值的过程即对各组件的故障特征赋予预设的初始权重和阈值。
5.根据权利要求4所述的基于循环神经网络的服务器硬件故障预警方法，其特征在于，步骤s5对各组件的时序工作数据的故障特征的权重和阈值进行优化的具体过程如下：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁云平，
申请(专利权)人：四川华鲲振宇智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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