基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的磁盤故障預測方法

摘要： 運維人員準確預測將要發(fā)生的磁盤故障是保障數(shù)據(jù)安全的關鍵。然而，不平衡數(shù)據(jù)、不準確磁盤特性標記影響預測的準確性。提出一種基于預故障重置窗口(pre＿Failure Reseting Window, pre＿FRW)數(shù)據(jù)處理并組合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM),即pre＿FRW-CNN-LSTM的磁盤故障預測方法。pre＿FRW數(shù)據(jù)處理既可以解決樣本不平衡，又能... （共10頁）