不平衡数据集下基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.docx

"不平衡数据集下基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型" 本文提出了一种基于自适应加权 Bagging-GBDT 算法的磁盘故障预测模型，以解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。该模型通过对健康磁盘样本进行多次基于聚类的分层欠采样，以减少多数类样本有用信息的损失，并将采样后的样本与全部少数类样本组合得到多个训练样本子集。然后，根据自适应加权投票方法进行多个 GBDT 分类器的集成，实现对磁盘故障的准确预测。 梯度提升决策树（GBDT）算法是 Boosting 方法中的代表算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算能力广受欢迎。GBDT 算法的核心思想是利用梯度提升算法优化损失函数以得到最优的分类回归树。具体步骤如下：（1）输入磁盘训练样本，损失函数 L（y, h（x））；（2）初始化回归树 h0（x）=argminc∑i=1NL（yi,c）；（3）对迭代次数 m=1:M：① 对所有磁盘训练样本，计算负梯度 rmi=-[δL（yi,h（xi））/δh（xi）]h（xi）=hm-1（xi）；② 利用（xi, rmi）拟合第 m 棵回归树，得到该树的叶结点区域 Rmj，j=1, 2, …, J；③ 对 j=1, 2, …, J，计算最优拟合值 cmj=argminc∑xi∈RmjL（yi,hm-1（xi）+c）；④ 更新模型 hm（x）=hm-1（x）+∑j=1JcmjI（x∈Rmj）。 基于自适应加权 Bagging-GBDT 算法的磁盘故障预测模型可以有效地解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。该模型通过对健康磁盘样本进行多次基于聚类的分层欠采样，以减少多数类样本有用信息的损失，並且可以提高对磁盘故障的预测准确性。 在实际应用中，可以使用 KEEL 不平衡数据集、磁盘公开数据集及某调度系统磁盘数据进行实验分析，以验证模型的有效性。实验结果表明，该模型可以有效地提高磁盘故障预测的准确性，并且可以解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。 本文提出了一种基于自适应加权 Bagging-GBDT 算法的磁盘故障预测模型，以解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。该模型可以有效地提高磁盘故障预测的准确性，并且可以解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。