摘要
本发明提出了一种基于行为特征的资源紧迫度评估及动态调度方法及系统,方法包括:采集设备协议特征数据、设备资源状态数据及用户历史行为数据,并进行预处理,得到规范化数据集;通过融合卷积神经网络、双向门控循环单元及注意力机制的网络模型,提取所述规范化数据集的时空特征及长短期依赖关系,生成深度行为特征;基于深度行为特征,采用模糊层次分析法,从业务优先级、设备性能基线及环境健康度三个维度动态计算任务紧迫度权重,生成综合紧迫度评分;根据所述综合紧迫度评分,生成动态调度策略并执行资源分配;监测资源利用率及服务等级协议达标率,反馈以用于优化后续调度策略。