基于Adaboost和遗传算法的硬盘故障预测模型优化及选择
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.
硬盘故障 预测模型 Adaboost算法 遗传算法
贾润莹 李静 王刚 李忠伟 刘晓光
南开大学软件学院 天津 300071 南开大学计算机与控制工程学院 天津 300071
国内会议
北京
中文
148-154
2014-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）