软件老化现象指长期运行的软件系统中,出现的状态异常、性能下降、系统宕机、失效等现象。本书主要对软件老化和抗衰进行了相关研究,在此基础上,结合时间序列与机器学习算法,提出一些用于软件老化分析的策略。主要内容有:1.针对软件老化中资源消耗预测中的预测精度问题,提出使用自回归累积移动平均模型对遭受软件老化影响的IIS服务器从两个方面进行资源消耗预测:可用内存与堆内存。2.提出基于机器学习算法的老化预测框架用于判断软件系统是否出现老化。3.提出一个分析负载参数与资源消耗参数关系的框架。4提出一个分析分类预测错误方差的框架。5.提出基于岭迹的人工神经网络用于资源消耗的预测。6.提出一种使用受限玻尔兹曼机的深度信念网络方法预测软件老化的资源消耗。