随着信息时代的高速发展,科技水平的逐渐提高,各个领域对计算机和Web等软件系统的依赖程度不断提高。尤其是在金融、军事等领域,人们对软件系统的安全性和可靠性提出了更高的要求。然而长期不间断运行的系统中仍然存在着大量的软件老化问题,使得系统的安全性和可靠度受到了严重威胁,产生无法估计的损失。对于已经发生了老化的软件系统,通过主动地进行抗衰操作,这样就可以有效地避免软件故障的发生或者失效。如果我们能够准确地预测软件的剩余使用寿命,并在系统故障前的恰当时间采取合理的软件抗衰操作以解决系统性能衰退的问题,不仅可以减少因采取软件抗衰操作带来的损失,而且有利于保持软件系统的高可靠性。因此,准确地对Web软件系统的剩余使用寿命进行预测,从而确定合理的再生时刻至关重要。本文采用Keras框架,在循环神经网络（RNN）基础上,实现了对Web软件系统的剩余使用寿命预测,具体工作如下:（1）提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的Web软件系统实时剩余寿命预测模型。首先搭建加速寿命测试实验平台,收集反映Web软件系统老化趋势的特征数据,然后根据该特征的时序特性,建立并训练了一种基于LSTM的Web软件系统实时剩余寿命预测模型,实验结果表明,该预测模型能够实时有效的对Web软件系统的剩余寿命进行预测,具有更好的准确性和适用性。将所提模型应用于Web软件系统寿命预测中,能够有效完成预测,该方法为优化系统抗衰决策提供了技术支撑。（2）提出了一种基于自注意力长短期记忆网络（Self-Attention-LSTM）的Web软件系统实时剩余寿命预测模型。为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命（RUL）进行预测,考虑Web系统健康状态特征的时序特性和特征间的相互依赖特性,在LSTM循环递归神经网络基础上,引入自注意力机制,对LSTM隐含层在不同时刻的剩余寿命预测输出结果特征值分配计算特征间的相似性分数,从而更全面地对局部剩余寿命信息特征的重要程度进行区分学习。在三组测试集上,与BP网络和常规的循环神经网络做了对比。实验结果表明,该模型的平均绝对误差（MAE）比LSTM低16.92%,相对准确率（Accuracy）比LSTM高5.53%。验证了自注意力长短期记忆网络剩余寿命预测模型的有效性,该方法为优化系统抗衰决策提供了技术支撑。