基于FARIMA-LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法

    公开(公告)号:CN113435725A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110685848.2

    申请日:2021-06-21

    摘要: 本发明提供了一种基于FARIMA‑LSTM预测的电网主机动态阈值设定方法,包括:步骤1,构建FARIMA‑LSTM模型;步骤2,收集服务器的内存负载数据并输入FARIMA‑LSTM模型进行数据预处理,对预处理后的内存负载数据进行周期性检验,得到周期性检验结果。本发明预测方法准确,适用范围广,运行时间短,通过周期调整消除了时间序列中的周期性影响,能够更清晰地揭示趋势,降低了周期对ARIMA模型拟合效果的影响,提高了趋势预测精度,利用服务器内存历史数据预测并估算设备运行指标动态阈值,实时的对服务器内存历史数据变化情况进行监控,及时的通知运维人员对设备进行运行状态检查,提高了设备故障的预知能力,充分提升了运维监控和故障抢修工作的主动性,提高了运维效率。