基于SVM的故障检测模型构建及评估方法

本发明适用于云技术领域，提供了一种基于SVM的故障模型构建及评估方法，该方法包括如下步骤:选择径向基核函数RBF构造支持向量机SVM云故障预测模型；基于给定的云样本训练集对支持向量机SVM进行训练，所述训练过程具体如下：基于支持向量机SVM将云故障预测转化为具有约束条件的二次规划；基于二次规划的解构建决策函数，所述决策函数即为超平面；基于超平面对测试样本点进行故障评估。SVM模型相对于BP模型，LVQ模型而言，可以寻找到全局最优解，能避免维数灾难，同时收敛速度较快提高，此外，本发明实施例选择径向基核函数RBF构造支持向量机SVM云故障预测模型，因而在满足精确度的同时，可以降低模型构建的复杂度，提高故障分析效率。