基于Adaboost和遗传算法的硬盘故障预测模型优化及选择

发布时间：2018-03-02 11:46

  本文选题：硬盘故障监测　切入点：自监控分析报告技术(SMART)　出处：《计算机研究与发展》2014年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属性的硬盘故障预测模型策略的研究已经取得了一定的效果.但这些模型策略无法得到较为稳定的预测效果,并且无法选择适合于不同用户需求的最佳模型.为得到更高的准确率和较低的误报率,实现了基于Adaboost算法的BP神经网络预测模型优化方法.在此基础上,为更好地适用于实际工作场景,实现了根据遗传算法(genetic algorithm,GA),按照用户的预测效果要求,选择出最恰当的预测模型的方法,在不同的效果要求下选用不同的预测模型.
[Abstract]:Hard disk failures have a growing impact on the reliability and availability of data centers, Different machine learning methods have been used to construct the hard disk fault prediction model strategy based on self-monitoring analysis and reporting technology. However, these model strategies can not achieve a more stable prediction effect. In order to get higher accuracy and lower false alarm rate, BP neural network prediction model optimization method based on Adaboost algorithm is realized. In order to be more suitable for the practical work scenario, according to the genetic algorithm, according to the requirement of the user's prediction effect, the method of selecting the most appropriate prediction model is selected, and the different prediction model is selected under different effect requirements.
【作者单位】： 南开大学软件学院;南开大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373018,11301288) 教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-13-0301) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(65141021)
【分类号】：TP18;TP333.35

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本文编号：1556390