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龙图腾网恭喜中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利计算机性能预测方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111258866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010036218.8，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权计算机性能预测方法、装置、设备及可读存储介质是由冉翀设计研发完成，并于2020-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机性能预测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种计算机性能预测方法，包括以下步骤：收集计算机性能数据，其中，所述计算机性能数据包括周期性计算机性能数据和非周期性计算机性能数据；使用预置时序分析模型集中的初始时序分析模型对所述计算机性能数据进行拟合，得到所述初始时序分析模型的初始参数；调整所述初始时序分析模型的初始参数，得到时序分析模型；通过所述时序分析模型对待预测的计算机性能数据进行预测，得到预测结果。本发明还公开了一种计算机性能预测装置、设备及可读存储介质。本发明提供的计算机性能预测方法提高了计算机性能预测的准确率。

本发明授权计算机性能预测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种计算机性能预测方法，其特征在于，所述计算机性能预测方法包括以下步骤：收集计算机性能数据，其中，所述计算机性能数据包括周期性计算机性能数据和非周期性计算机性能数据；使用预置时序分析模型集中的初始时序分析模型对所述计算机性能数据进行拟合，得到所述初始时序分析模型的初始参数，其中，所述预置时序分析模型集包括用于对周期性计算机性能数据进行预测的第一模型和用于对非周期性计算机性能数据进行预测的第二模型，所述初始参数包括：差分系数d、自回归阶数p、滑动平均阶数q和周期T；调整所述初始时序分析模型的初始参数，得到目标时序分析模型；通过所述目标时序分析模型对待预测的计算机性能数据进行预测，得到预测结果；所述调整所述初始时序分析模型的初始参数，得到目标时序分析模型，包括以下步骤：以穷举的方式通过所述初始时序分析模型对预置计算机性能数据进行拟合，得到第一拟合结果；计算所述第一拟合结果的拟合优度；判断所述第一拟合结果的拟合优度是否大于或等于第一预设阈值；若所述第一拟合结果的拟合优度大于或等于所述第一预设阈值，则得到目标时序分析模型；若所述第一拟合结果小于所述第一预设阈值，则调整所述初始时序分析模型的初始参数，直至所述拟合优度大于或等于所述第一预设阈值，得到目标时序分析模型；所述通过所述目标时序分析模型对待预测的计算机性能数据进行预测，得到预测结果，包括以下步骤：根据计算机性能数据随时间出现的频率，将所述计算机性能数据划分为不同类型，其中，所述不同类型包括周期性计算机性能数据类和或非周期性计算机性能数据类；根据所述计算机性能数据的类型，确定目标时序分析模型的目标类型，并通过所述目标类型的时序分析模型对待预测的计算机性能数据进行预测，得到预测结果。

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