申请/专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司

申请日：2022-10-24

公开（公告）日：2023-01-06

公开（公告）号：CN115576778A

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F11/34;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.01.24#实质审查的生效;2023.01.06#公开

摘要：本发明涉及故障预测与健康管理技术领域，具体为一种基于机器学习的服务器预测性维护模型方法，包括以下步骤：对以往服务器上的一些关键部件异常数据进行收集；将采集的数据进行处理；提取出数据特征；根据提取的数据特征并结合机器学习、故障预测与健康管理相关技术，训练出当前机房急需的服务器故障预测模型；使用LIME算法对模型的预测行为进行合理性的解释；有益效果为：本发明提出的基于机器学习的服务器预测性维护模型方法通过采用基于支持向量机的回归与分类算法，通过收集到的数据进行训练后，使该模型能够通过抓取的信息对未来某一时间点服务器出现故障做出精确预判。

主权项：1.一种基于机器学习的服务器预测性维护模型方法，其特征在于：所述基于机器学习的服务器预测性维护模型方法包括以下步骤：对以往服务器上的一些关键部件异常数据进行收集；将采集的数据进行处理；提取出数据特征；根据提取的数据特征并结合机器学习、故障预测与健康管理相关技术，训练出当前机房急需的服务器故障预测模型；使用LIME算法对模型的预测行为进行合理性的解释。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种基于机器学习的服务器预测性维护模型方法

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