1.计算机性能评估方法，其特征在于，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；

基于所述性能基线数据，运用时间序列分析提取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据指标的时间依赖特性，得到时间依赖特征集；

基于所述时间依赖特征集，应用自回归综合移动平均模型进行性能指标趋势的预测，预测计算机未来性能表现，生成性能预测结果；

基于所述性能预测结果，对比预测结果与实际性能数据，通过统计方法计算偏差，识别性能异常，生成性能异常检测结果；

基于所述性能异常检测结果，分析异常背后的潜在原因，识别系统瓶颈或配置问题，生成系统瓶颈分析结果；

基于所述系统瓶颈分析结果，分析组件资源使用记录，检测异常模式与频繁的资源请求冲突，揭示关键性能限制因素，并生成综合性能评估记录。

2.根据权利要求1所述的计算机性能评估方法，其特征在于，所述性能基线数据包括CPU使用率时间序列、内存利用率时间序列和磁盘I/O时间序列，所述时间依赖特征集包括CPU周期性特征、内存趋势性特征和磁盘I/O季节性特征，所述性能预测结果包括未来CPU使用率预测值、未来内存利用率预测值和未来磁盘I/O数据预测值，所述性能异常检测结果包括性能偏差值、异常事件类型和异常事件发生时间，所述系统瓶颈分析结果包括CPU瓶颈位置、内存不足记录和磁盘I/O高负载区域，所述综合性能评估记录包括资源使用冲突记录、性能限制因素以及优化建议。

3.根据权利要求1所述的计算机性能评估方法，其特征在于，基于所述性能基线数据，运用时间序列分析提取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据指标的时间依赖特性，得到时间依赖特征集的步骤为，提取所述性能基线数据中的时间序列，记录CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据的时间戳和对应测量值，针对每个测量时刻数据，计算前后差异，生成时间序列记录；基于所述时间序列记录，计算数据点之间的时间间隔，分析时间间隔内的数据波动，标记数据波动的高频和低频模式，生成时间特性分析数据；整合所述时间特性分析数据，提取CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据指标在差异时间窗口下的依赖模式，标记关键时间依赖特性，生成时间依赖特征集。

4.根据权利要求1所述的计算机性能评估方法，其特征在于，基于所述时间依赖特征集，应用自回归综合移动平均模型进行性能指标趋势的预测，预测计算机未来性能表现，生成性能预测结果的步骤为，基于所述时间依赖特征集，筛选与CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据直接关联特征，为每个性能指标的时间序列特性分配权重，生成特征权重数据；利用所述特征权重数据，应用自回归综合移动平均模型计算未来特定时间点的预测值，并进行模拟和趋势验证，生成趋势预测结果；根据所述趋势预测结果，估算并记录未来时间内CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据的预测值，验证预测值与历史趋势的吻合程度，生成性能预测结果。

5.根据权利要求4所述的计算机性能评估方法，其特征在于，所述自回归综合移动平均模型，按照公式：计算未来特定时间点的加权预测值，生成趋势预测结果，其中，

6.根据权利要求1所述的计算机性能评估方法，其特征在于，基于所述性能预测结果，对比预测结果与实际性能数据，通过统计方法计算偏差，识别性能异常，生成性能异常检测结果的步骤为，收集计算机当前实际性能数据，包括CPU使用率、内存利用率和磁盘I/O数据，将每项性能数据与所述性能预测结果进行对比，记录每个指标的实际值与预测值，生成性能对比数据；基于所述性能对比数据，通过统计方法逐一计算每个性能指标的实际值与预测值之间的绝对差值，通过绝对差值评估性能预测的准确度，统计超出正常范围的差值频次，生成偏差分析结果；

从所述偏差分析结果中筛选超出预设阈值的性能指标，并进行标记作为异常性能指标，分析异常性能指标的异常频次和条件，确定性能异常模式，生成性能异常检测结果。

7.根据权利要求6所述的计算机性能评估方法，其特征在于，所述统计方法，按照公式：

计算每个性能指标的加权绝对误差，生成偏差分析结果，其中，

8.根据权利要求1所述的计算机性能评估方法，其特征在于，基于所述性能异常检测结果，分析异常背后的潜在原因，识别系统瓶颈或配置问题，生成系统瓶颈分析结果的步骤为，分析所述性能异常检测结果，收集与性能异常检测结果相关联的配置数据，包括CPU分配、内存容量和磁盘利用率，记录与每个异常性能指标相关联的配置状态，生成系统配置记录；

从所述系统配置记录中识别配置不当或资源分配不足情况，对比异常与非异常性能指标的配置，定位导致性能下降的关键配置差异，生成关键配置差异分析结果；

基于所述关键配置差异分析结果，识别系统性能瓶颈和潜在配置问题，分析配置问题对系统运行效率的影响，生成系统瓶颈分析结果。

9.计算机性能评估系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的计算机性能评估方法，所述系统包括：性能数据综合分析模块采集计算机系统当前的CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O数据，记录每个参数的数值变化，结合用户配置，计算每个指标的平均值，识别出数据中的异常值，生成性能基线数据；

时间序列记录模块提取所述性能基线数据中的时间序列，计算数据点之间的时间间隔，分析时间间隔内的数据波动，标记关键时间依赖特性，生成时间依赖特征集；

系统性能趋势分析模块根据所述时间依赖特征集，筛选直接关联特征，分配时间序列特性权重，应用自回归综合移动平均模型计算未来特定时间点的预测值，估算并记录预测值，生成性能预测结果；

性能对比模块收集计算机当前实际性能数据，将每项性能数据与所述性能预测结果进行对比，记录每个指标的实际值与预测值，生成性能对比数据；

偏差分析与异常检测模块基于所述性能对比数据，计算每个性能指标的绝对差值，统计超出正常范围的差值频次，筛选超出预设阈值的异常性能指标，分析异常性能指标的异常频次和条件，生成性能异常检测结果；

系统瓶颈定位模块分析所述性能异常检测结果，收集与性能异常检测结果相关联的配置数据，对比异常与非异常性能指标的配置，识别系统性能瓶颈和潜在配置问题，生成系统瓶颈分析结果；

系统综合评估模块根据所述系统瓶颈分析结果，提取计算机组件的资源使用数据，对比异常与正常操作模式下的资源请求差异，评估对系统整体性能的影响，归纳关键性能限制因素，生成综合性能评估记录。