[發(fā)明專利]一種面向政企服務(wù)系統(tǒng)的性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110841753.5
• 申請(qǐng)日: 2021-07-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113656266B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭肇祿;譚力江;蔡岳城;羅云
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東奧博信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/34
• 分類號(hào): G06F11/34;G06F18/214;G06N3/006;G06N20/00
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向政企服務(wù)系統(tǒng)的性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：從政企服務(wù)系統(tǒng)中導(dǎo)出性能數(shù)據(jù)集；對(duì)性能數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的性能數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集；確定用于預(yù)測(cè)政企服務(wù)系統(tǒng)性能的性能預(yù)測(cè)模型，以及所述性能預(yù)測(cè)模型中待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)；利用適應(yīng)性鯨魚(yú)優(yōu)化算法搜索性能預(yù)測(cè)模型中待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)，得到最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)；利用最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練性能預(yù)測(cè)模型，得到訓(xùn)練好的性能預(yù)測(cè)模型；利用訓(xùn)練好的性能預(yù)測(cè)模型對(duì)政企服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行性能預(yù)測(cè)，本發(fā)明能夠?qū)φ蠓?wù)系統(tǒng)進(jìn)行性能預(yù)測(cè)，保證政企服務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向政企服務(wù)系統(tǒng)的性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，許多職能部門(mén)都在不斷加強(qiáng)政企服務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)，以方便企業(yè)能夠在線申報(bào)和辦理相關(guān)業(yè)務(wù)。為了保障政企服務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，運(yùn)維人員必須時(shí)刻監(jiān)測(cè)政企服務(wù)系統(tǒng)的性能。在偵測(cè)到政企服務(wù)系統(tǒng)出現(xiàn)性能問(wèn)題時(shí)，運(yùn)維人員需要及時(shí)地進(jìn)行處理，從而保障系統(tǒng)的正常業(yè)務(wù)不受到影響。因此，高效地掌握政企服務(wù)系統(tǒng)的性能具有非常重要的意義。

然而，傳統(tǒng)政企服務(wù)系統(tǒng)的性能監(jiān)測(cè)方法往往是在系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)性能問(wèn)題時(shí)，才能夠給運(yùn)維人員發(fā)出提醒。因此，傳統(tǒng)政企服務(wù)系統(tǒng)的性能監(jiān)測(cè)方法具有一定的滯后性，這樣在很大程度上影響了政企服務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于提供一種面向政企服務(wù)系統(tǒng)的性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中所存在的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)問(wèn)題，至少提供一種有益的選擇或創(chuàng)造條件。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

一種面向政企服務(wù)系統(tǒng)的性能預(yù)測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

步驟S100、從政企服務(wù)系統(tǒng)中導(dǎo)出性能數(shù)據(jù)集；

步驟S200、對(duì)性能數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的性能數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集；

步驟S300、確定用于預(yù)測(cè)政企服務(wù)系統(tǒng)性能的性能預(yù)測(cè)模型，以及所述性能預(yù)測(cè)模型中待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)；

步驟S400、利用適應(yīng)性鯨魚(yú)優(yōu)化算法搜索性能預(yù)測(cè)模型中待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)，得到最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)；

步驟S500、利用最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練性能預(yù)測(cè)模型，得到訓(xùn)練好的性能預(yù)測(cè)模型；

步驟S600、利用訓(xùn)練好的性能預(yù)測(cè)模型對(duì)政企服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行性能預(yù)測(cè)。

進(jìn)一步，所述步驟S400包括：

步驟S401、確定性能預(yù)測(cè)模型中待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量FD；

步驟S402、確定種群規(guī)模WPZ和最大搜索代數(shù)MSG；

步驟S403、設(shè)置搜索代數(shù)G＝0；

步驟S404、隨機(jī)產(chǎn)生種群Pop＝{FX₁,FX₂,...,FX_wi,...,FX_WPZ}，其中，F(xiàn)X_wi表示種群中的第wi個(gè)個(gè)體，個(gè)體FX_wi中存儲(chǔ)了性能預(yù)測(cè)模型中FD個(gè)待優(yōu)化的訓(xùn)練參數(shù)，個(gè)體下標(biāo)wi＝1,2,...,WPZ；

步驟S405、確定種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值；

步驟S406、從種群中選取適應(yīng)值最小的個(gè)體，記為最優(yōu)個(gè)體BFX；

步驟S407、設(shè)置交叉率FCR_wi；

步驟S408、按照公式(1)計(jì)算當(dāng)前交叉率UCR_wi：