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针对目前预测算法的预测时间短和预警不及时等问题,采用极限学习机(ELM)算法,构建了时序预测模型,并通过最小二乘法拟合构建预测值斜率趋势,采用高斯混合聚类得到了动态安全趋势阈值,再结合预测斜率趋势和动态安全趋势阈值实现了斜率趋势预警。结果表明,相比于门控循环单元结构(GRU)神经网络等建模方法,ELM算法具有更好的预警能力,并且斜率趋势预警能够较早发现运行时异常变化,实现准确且及时的预警。 相似文献
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