本發(fā)明公開了一種基于數據時間維度信息的軟件性能失效表征要素確定方法，涉及軟件性能失效在線預計領域。本發(fā)明的方法首先基于軟件運行平臺的狀態(tài)變量和軟件內部特征變量構建了軟件性能失效表征要素待選集合。隨后根據數據收集時軟件是否即將失效和預計提前時間為數據進行標注，形成樣本，并劃分訓練集和測試集。接下來通過導數方法、滑動窗口方法、預計誤差方法和特征選擇算法排列形成14種獨立的數據處理流程，對樣本進行處理，為樣本引入數據時間維度信息。最后，使用分類器算法對14組數據中的訓練集進行訓練，并根據相應的測試集評估模型效果，選擇得分最高的模型所對應的數據處理流程為最佳數據處理流程，并基于最佳數據處理流程確定軟件性能失效表征要素。