基于随机森林算法的5G-R核心网虚拟机故障预测方法及系统

本发明属于大数据和机器学习技术领域，公开了一种基于随机森林算法的5G‑R核心网虚拟机故障预测方法及系统，包括：基于互信息和卡方检验对预处理后的监控数据进行特征提取，获取与5G‑R核心网虚拟机状态强相关的特征数据；构建随机森林模型，并对随机森林进行训练，获取最优的随机森林模型；基于最优的随机森林模型和采集到的监控指标，在每个时间段内对虚拟机状态进行预测，判断是否存在潜在故障，若存在，则进行报警。本发明基于虚拟机prometheus采集的各项指标数据，采用随机森林算法，建立虚拟机故障预测模型，预测虚拟机发生故障的概率，及时完成关键服务的迁移和备份，避免了虚拟机服务的中断，提高了虚拟机的可靠性。