《表1 样本数据：基于神经网络的数据中心故障预测方法研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于神经网络的数据中心故障预测方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文以山西省某市自然资源厅的机房为研究对象，通过测试、验证机房数据的方式，获得最终结论。在此过程中，所采用方法以主动轮询为主，就是以所选取性能指标为依据，对表示设备性能的数据进行采集。机房拥有大量类型不同的设备，设备性能出现故障的原因，也并不局限于某种或某几种，本文只选取了具有代表性的故障类型，例如:CPU或内存的利用率过高，致使设备有故障出现；报文传输速率过低；设备长时间未响应等等，如表1所示。由于不同特征所对应量纲、量纲单位有所不同，数据分析结果也会受到影响。为了消除量纲的影响，有必要对数据进行标准化处理，各项指标均处于相同的数量级，再对指标进行对比和评价，可以获得更加准确的结论。本文利用均方差法，对数据进行归一化处理，见公式（1）: