摘要
本发明是一种基于深度学习的智能故障预测系统，旨在提升IT系统的故障预测能力和运维效率。该系统包括数据收集、预处理、深度学习模型、故障预测及报警反馈模块。系统通过收集数据，对这些数据进行清洗、归一化和特征提取，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法进行训练和预测。核心技术在于利用深度学习模型实时分析运行数据，生成故障预测结果和预警信息。故障预测模块实时分析数据、报警与反馈模块为系统优化提供反馈。该系统显著提高了故障预测的准确性和实时性，减少了人工干预，降低了维护成本，提升了系统稳定性和运维效率。其广泛适用于数据中心、网络设备等领域，具有显著的技术和商业价值。
