基于Adaboost和遗传算法的硬盘故障预测模型优化及选择

被引：16

作者：

贾润莹 ^{[1
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李静 ^{[2
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王刚 ^{[2
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李忠伟 ^{[1
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刘晓光 ^{[1
]}

机构：

[1] 南开大学软件学院

[2] 南开大学计算机与控制工程学院

来源：

计算机研究与发展 | 2014年 / S1期

关键词：

硬盘故障监测; 自监控分析报告技术(SMART); 人工神经网络; Adaboost; 遗传算法(GA);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP333.35 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属性的硬盘故障预测模型策略的研究已经取得了一定的效果.但这些模型策略无法得到较为稳定的预测效果,并且无法选择适合于不同用户需求的最佳模型.为得到更高的准确率和较低的误报率,实现了基于Adaboost算法的BP神经网络预测模型优化方法.在此基础上,为更好地适用于实际工作场景,实现了根据遗传算法(genetic algorithm,GA),按照用户的预测效果要求,选择出最恰当的预测模型的方法,在不同的效果要求下选用不同的预测模型.

引用

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