基于SOA架构的组合服务系统通过集成多种功能不同的Web服务来满足用户多变复杂的需求。这些被选择的组件服务因其由第三方发布,通过网络远程调用,因此导致其在运行时的性能容易受到多方面的影响,继而影响了整个组合服务系统的运行。这使得通过这些组件服务构建的组合服务系统无法满足用户的需求。因此必须采取有效的措施以保证组合服务系统的稳定运行。主动式缺陷管理通过预测软件系统在运行时可能会发生错误的组件,并提前对系统进行调整,从而避免了系统的异常发生。这种方式已被证实为一种有效地保障系统稳定运行的手段。组合服务系统同样可以采用这种方式,继而将如何保证系统运行时的稳定性这一问题转化为如何预测组合服务系统中每一个组件服务的性能。在本文中,我们通过可靠性预测的方式来预测组件服务的性能。本文中,通过对组件服务在历史时间段运行时的参数时间序列分析展开预测,使用的模型是降噪自动编码器和启发式BP算法。首先通过降噪自动编码器对组件服务在窗口时间段的参数时间序列进行降维降噪处理,提取其特征,在此基础上使用BP算法学习其和有效预测阶段的可靠性时间序列之间的关系。为了验证该模型的有效性,本文通过多组实验,通过两种不同的衡量指标分析预测结果的准确率,实验结果表明,相比于其他算法,本文提出的模型在可靠性预测问题上具有较强的优势。