一种基于支持向量机的设备状态修预测方法及系统

本发明公开了一种基于支持向量机的设备状态修预测方法及系统，所述方法包括利用正则表达式解析综合监控系统设备操作日志，提取并计算设备动作时间的统计信息；对设备动作时间进行特征提取得到设备动作时间特征向量集合，提取特征向量，并使用支持向量机模型进行训练；获取目标设备的运维数据，进行特征提取得到设备目标特征向量集合，生成模型验证报告，并将预测结果生成维修建议预警；所述系统包括数据采集模块、统计模块、特征模块以及预测模块。本发明通过设备动作时间特征向量对设备状态情况进行智能预测，提高了预测准确性，减少了运维压力和设备对业务的影响。