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发明公开
一种基于深度学习的光网络故障长期预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN118590139A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410520453.0

申请日：2024-04-26

申请人： 北京邮电大学

发明人： 王宏祥 , 洪志璞 , 纪越峰 , 高冠军

IPC分类号： H04B10/079 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的光网络故障长期预测的方法，涉及光通信领域，包括故障数据降维处理与长时间预测过程。鉴于目前光网络中故障预测方法存在难以长期预测的困难，该方法能有效缓解传统方法在长期预测中存在的误差累积问题，同时进行数据降维能够使参数数量减低，提升模型训练效率与预测性能。该方法相比于传统光网络运维方式，能够减少大量人力物力的消耗，提高运维效率，预测光网络中未来故障状态可以为决策人员提供帮助，尽早做出预防手段，对光网络的稳定运行至关重要。