基于rnn模型的分布式系统故障诊断系统完整代码

下面是一个基于RNN模型的分布式系统故障诊断系统的完整代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 准备数据
# 假设我们有一组分布式系统的监控数据，包括CPU利用率、内存利用率和网络流量等特征，以及对应的故障标签
data = np.random.rand(1000, 3)  # 特征数据，1000个样本，每个样本3个特征
labels = np.random.choice(['normal', 'faulty'], size=1000)  # 故障标签

# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
labels_encoded = label_encoder.fit_transform(labels)

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, labels_encoded, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(32, activation='relu', input_shape=(3, 1)))  # RNN层，32个隐藏单元
model.add(Dropout(0.2))  # Dropout层，防止过拟合
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 全连接层，输出维度为1，使用sigmoid激活函数

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 将输入数据转换为合适的形状
X_train_rnn = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test_rnn = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 训练模型
model.fit(X_train_rnn, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test_rnn, y_test)
print('Test Loss:', loss)
print('Test Accuracy:', accuracy)

# 使用模型进行预测
sample_data = np.random.rand(1, 3)  # 待诊断的样本数据
sample_data_scaled = scaler.transform(sample_data)
sample_data_rnn = np.reshape(sample_data_scaled, (sample_data.shape[0], sample_data.shape[1], 1))
prediction = model.predict(sample_data_rnn)
predicted_label = label_encoder.inverse_transform(np.round(prediction))[0]
print('Predicted Label:', predicted_label)

在这个示例中，我们使用了TensorFlow和Scikit-learn库来构建和训练RNN模型。首先，我们准备了一组分布式系统的监控数据，包括特征数据和对应的故障标签。然后，我们对标签进行编码，并对特征数据进行标准化处理。接着，我们将数据划分为训练集和测试集，并构建了一个简单的RNN模型，包括一个RNN层、一个Dropout层和一个全连接层。然后，我们编译模型，并使用训练集进行模型训练。在训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估，并输出测试集上的损失和准确率。最后，我们使用训练好的模型对待诊断的样本数据进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际情况下可能需要根据具体的数据和问题进行模型的调整和优化。另外，还可以根据实际需求添加其他的特征工程步骤、调整模型参数、尝试不同的RNN模型结构等来提升系统的故障诊断能力。