[發明專利]一種面向政企服務系統的性能預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110841753.5
• 申請日: 2021-07-26
• 公開（公告）號: CN113656266B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 郭肇祿;譚力江;蔡岳城;羅云
• 申請（專利權）人: 廣東奧博信息產業股份有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F18/214;G06N3/006;G06N20/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

1.一種面向政企服務系統的性能預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟S100、從政企服務系統中導出性能數據集；

步驟S200、對性能數據集進行預處理，將預處理后的性能數據集劃分為訓練數據集和測試數據集；

步驟S300、確定用于預測政企服務系統性能的性能預測模型，以及所述性能預測模型中待優化的訓練參數；

步驟S400、利用適應性鯨魚優化算法搜索性能預測模型中待優化的訓練參數，得到最優訓練參數；

步驟S500、利用最優訓練參數訓練性能預測模型，得到訓練好的性能預測模型；

步驟S600、利用訓練好的性能預測模型對政企服務系統進行性能預測。

2.根據權利要求1所述的一種面向政企服務系統的性能預測方法，其特征在于，所述步驟S400包括：

步驟S401、確定性能預測模型中待優化的訓練參數的數量FD；

步驟S402、確定種群規模WPZ和最大搜索代數MSG；

步驟S403、設置搜索代數G＝0；

步驟S404、隨機產生種群Pop＝{FX₁,FX₂,...,FX_wi,...,FX_WPZ}，其中，FX_wi表示種群中的第wi個個體，個體FX_wi中存儲有性能預測模型中FD個待優化的訓練參數，個體下標wi＝1,2,...,WPZ；

步驟S405、確定種群中每個個體的適應值；

步驟S406、從種群中選取適應值最小的個體，記為最優個體BFX；

步驟S407、設置交叉率FCR_wi；

步驟S408、按照公式(1)計算當前交叉率UCR_wi：

其中，RDT_wi表示正弦遞增量，rand表示隨機實數產生函數，sin表示正弦函數，π表示圓周率；

步驟S409、在[0,1]之間隨機產生一個實數prv；

步驟S410、按照公式(2)更新當前交叉率UCR_wi：

步驟S411、在[0,1]之間隨機產生一個實數rup；

步驟S412、設置操作標記exk＝1；

步驟S413、比較實數rup和0.5的大小，如果rup小于0.5則轉到步驟S417，否則轉到步驟S414；

步驟S414、在[1,WPZ]之間隨機產生三個互不相等的正整數r1，r2和r3；

步驟S415、按公式(3)執行交叉捕獵操作，產生新個體UX_wi：

其中，維度下標tj＝1,2,...,FD；rf1為[-1,1]之間的隨機實數；exp表示以自然常數e為底的指數函數；cos表示余弦函數；BFX_tj表示最優個體BFX所存儲的性能預測模型中第tj個待優化的訓練參數；FX_wi,tj表示種群中的第wi個個體所存儲的性能預測模型中第tj個待優化的訓練參數；FX_r1,tj表示種群中的第r1個個體所存儲的性能預測模型中第tj個待優化的訓練參數；FX_r2,tj表示種群中的第r2個個體所存儲的性能預測模型中第tj個待優化的訓練參數；FX_r3,tj表示種群中的第r3個個體所存儲的性能預測模型中第tj個待優化訓練參數；

步驟S416、轉到步驟S422；

步驟S417、設置搜索系數AW＝2×dv×rf2-dv；

其中，rf2為[0,1]之間的隨機實數；dv為收斂系數；

步驟S418、比較搜索系數AW的絕對值和1的大小，如果搜索系數AW的絕對值小于1則轉到步驟S419，否則轉到步驟S421；

步驟S419、按公式(4)執行包圍操作，以產生新個體UX_wi：

其中，rf3為[0,1]之間的隨機實數；

步驟S420、轉到步驟S422；

步驟S421、設置操作標記exk＝0，然后按公式(5)執行獵物搜索操作產生新個體UX_wi：

UX_wi＝FX_rsi-AW×|2×rf3×FX_wi-FX_rsi| (5)；

其中，FX_rsi表示從種群中隨機選擇的一個個體；

步驟S422、將新個體UX_wi的適應值與個體FX_wi的適應值進行比較，如果新個體UX_wi的適應值小于個體FX_wi的適應值，則在種群中用新個體UX_wi替換個體FX_wi，否則保持個體FX_wi不變；

步驟S423、比較操作標記exk和1的大小，如果操作標記exk等于1，則轉到步驟S424，否則轉到步驟S425；

步驟S424、比較新個體UX_wi的適應值與個體FX_wi的適應值的大小，如果新個體UX_wi的適應值小于個體FX_wi的適應值，則設置交叉率FCR_wi＝UCR_wi，否則保持交叉率FCR_wi不變；

步驟S425、從種群中找出適應值最小的個體記為最優個體BFX，然后設置搜索代數G＝G+1；

步驟S426、如果搜索代數G小于MSG，則轉到步驟S408，否則轉到步驟S427；

步驟S427、從最優個體BFX中提取出性能預測模型中待優化的訓練參數，作為搜索到的最優訓練參數。