面向故障预测的计算机信息系统日志分析技术

摘要

针对计算机信息系统故障预测准确性不高、响应时间滞后等问题，本文提出一种基于深度学习的日志分析技术。该技术采用长短期记忆(LSTM)网络并结合注意力机制，构建了故障预测模型，实现了对系统日志的特征提取与模式识别。实验结果表明：该方法的故障预测准确率达93.2%,平均预测时间可提前2.3 h,在预测精度与时效性方面较传统方法有明显提升。

关键词

计算机信息系统 / 日志分析 / 故障预测 / 深度学习 / 长短期记忆(LSTM)网络