一种硬盘故障预测方法、装置、电子设备及存储介质

本发明实施例公开了一种硬盘故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据存储系统的可靠性技术领域，其中，所述方法包括：获取硬盘数据，对硬盘数据进行数据清洗和特征选择得到特征数据，对特征数据进行标准化和归一化得到数据集，使用长短时记忆网络作为深度学习模型，并设计模型结构、引入正则化技术和dropout层构建初始模型，使用数据集对初始模型进行训练和优化得到训练好的预测模型，使用预测模型对硬盘进行状态监测、故障预警和维护。本发明通过数据预处理和长短时记忆网络(LSTM)深度学习模型实现了高效、精准地硬盘状态监测、故障预警与维护，解决了现有技术无法准确捕捉硬盘运行状态的变化，无法预防数据丢失和系统崩溃的问题。