摘要
本申请公开了一种游戏故障预测方法、系统、电子设备及存储介质,方法包括:实时采集游戏运行过程中产生的数据,并对其数据进行预处理;将预处理后的数据输入至预先训练好的故障预测模型中,预测得到系统的潜在故障、潜在故障点或异常情况,并生成预测报告;其中,系统的潜在故障、系统的潜在故障点或异常情况分别采用不同的故障预测模型进行预测;根据预测结果,触发应急响应措施;响应措施包括调整系统服务器配置和重启服务。本申请通过实时采集和分析游戏运行数据,运用机器学习算法进行故障预测和预警,能够捕捉到游戏运行中的细微变化与潜在问题,提升了测试的覆盖率,并当检测到故障或异常时,响应应急措施,以便快速地消除故障隐患。
技术关键词
故障预测方法
故障预测模型
游戏
应急响应措施
深度神经网络模型
随机森林模型
计算机程序指令
系统性能数据
记忆单元
故障预测系统
电子设备
LSTM模型
处理器
机器学习算法
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