基于深度学习的集群系统故障预测方法

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摘要： 在面对集群系统故障预测时，长时间序列预测中存在因关键特征信息丢失而导致梯度消失或爆炸问题，从而影响了故障预测模型的准确性。基于此，提出一种新的基于深度学习的集群系统故障预测方法。该方法采用双向门控循环网络（bidirectional gate recurrent unit， BiGRU）来捕捉局部时序特征，同时采用Transformer来提高全局特征提取能力。（剩余17733字）

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