基于多维特征的硬盘故障预测模型建立方法及其应用

摘要

本发明公开了一种基于多维特征的硬盘故障预测模型建立方法及其应用，属于计算机存储领域，包括：获得特征数据集，其中的每条样本包含硬盘状态、对应的特征数据以及时间；对特征数据集中的样本按时间升序排序后进行样本均衡和标准化，之后按照时间升序的顺序将其划分为训练集和测试集；以硬盘状态为标签信息，利用训练集和测试集对深度学习模型进行训练和测试，得到硬盘故障预测模型；特征数据包括SMART信息、固件版本信息和事件日志信息等，每类信息对应一个或多个数据项，数字类型的数据项取值为累积值。本发明同时利用SMART信息、固件版本信息和系统信息等作为特征数据，并充分考虑数据时序性，能够提高模型的训练效果，最终提高硬盘故障预测的精度。