[發明專利]一種硬件事件的預測方法及系統

在審

• 申請號: 201710372546.3
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107273262A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 呂依蓉;喻之斌;須成忠
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙)44316
• 代理人: 趙勍毅

1.一種硬件事件的預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟a：利用性能計數器采集云環境下的多維硬件事件，根據所述多維硬件事件確定目標硬件事件；

步驟b：分析所述目標硬件事件的時間序列，通過所述目標硬件事件的時間序列構建HMM模型；

步驟c：通過所述HMM模型計算所述目標硬件事件在下一時刻的使用情況，完成對所述目標硬件事件的預測。

2.根據權利要求1所述的硬件事件的預測方法，其特征在于，所述步驟a還包括：對所述多維硬件事件進行預處理，所述預處理具體為：

步驟a1：將所述多維硬件事件進行歸一化處理，所述歸一化公式為：

ts=ts-μδ]]>

在上述公式中，μ為多維硬件事件的均值，σ為多維硬件事件的標準差；

步驟a2：將所述多維硬件事件進行離散化處理，經過離散化處理的每一維硬件事件分別代表一種10個級別的觀測狀態；所述離散化公式為：

在上述公式中，表示向下取整。

3.根據權利要求2所述的硬件事件的預測方法，其特征在于，在所述步驟b中，所述通過目標硬件事件的時間序列構建HMM模型還包括：將所述目標硬件事件的時間序列劃分為訓練集和測試集，通過所述訓練集對HMM模型進行參數估計。

4.根據權利要求3所述的硬件事件的預測方法，其特征在于，所述參數估計具體為：采用EM算法進行參數估計，所述參數估計方式包括：

(1)初始化：

對n＝0，選取a_ij⁽⁰⁾，b_j(k)⁽⁰⁾，π_i⁽⁰⁾，得到模型λ⁽⁰⁾＝(A⁽⁰⁾,B⁽⁰⁾,π⁽⁰⁾)；

(2)遞推；

對n＝1，2，...，

aij(n+1)=Σt=1T-1ξt(i,j)Σt=1T-1γt(i)]]>

bj(k)(n+1)=Σt=1,ot=vkTγt(j)Σt=1Tγt(j)]]>

π_i(n+1)＝γ₁(i)

在上述公式中，H是所有可能的隱藏狀態的集合，H＝{h₁,h₂,...,h_N}；

觀測集合V，V是所有可能的觀測狀態的集合，V＝{v₁,v₂,...,v_M}；觀測狀態集合V即所述10個級別的觀測狀態；

I是長度為T的隱藏狀態序列，I＝(i₁,i₂,..,i_T)；

O是對應的觀測序列，O＝(o₁,o₂,...,o_T)；

A是狀態轉移概率矩陣，A＝[a_ij]_N×N，其中，a_ij＝P(i_t+1＝h_j|i_t＝h_i)是在時刻t處于狀態h_i的條件下在時刻t+1轉移到狀態h_j的概率；

B是觀測概率矩陣，B＝[b_j(k)]_N×M，其中，b_j(k)＝P(o_t＝v_k|i_t＝h_j)是在時刻t處于狀態q_i的條件下生成觀測狀態v_k的概率；

初始狀態概率向量π，π＝(π_i)，其中π_i＝P(i₁＝h₁)是時刻t＝1處于狀態q_i的概率；

(3)訓練結束，得到模型參數λ⁽ⁿ⁺¹⁾＝(A⁽ⁿ⁺¹⁾,B⁽ⁿ⁺¹⁾,π⁽ⁿ⁺¹⁾)。