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本发明涉及性能评估技术领域，具体为计算机性能评估方法及系统，包括以下步骤，从计算机系统中获取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据，结合输入的用户配置信息，生成性能基线数据。本发明中，通过应用时间序列分析提取关键性能指标的时间依赖特性并使用自回归综合移动平均模型进行性能预测，有效地将历史性能数据转化为未来性能表现的预测模型，增强了预测的精确度，及时识别性能异常和系统瓶颈，促进更快响应与问题解决，结合统计方法对预测结果与实际表现进行对比，准确地识别出偏差，对异常背后的原因进行深入分析，进一步帮助技术团队识别并解决系统配置问题，从根本上优化系统性能，提供更为动态和预见性的性能评估，增强决策支持。