[发明专利]基于全局注意力时域卷积网络的网络故障预测方法有效
| 申请号： | 202110088723.1 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112910695B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 严灵毓;边帆;高榕;李可;王春枝;叶志伟 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | H04L41/0631 | 分类号： | H04L41/0631;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种全局注意力时域卷积网络的网络故障预测方法，包括以下步骤：1、收集网络故障数据，将网络故障数量转化为时间序列的形式，对序列化之后的样本划分为训练集和测试集；2、构建全局注意力时域卷积网络模型；3、利用训练集对构建的网络模型进行训练；4、使用测试集进行预测测试，得到全局注意力时域卷积网络的预测模型，将预测模型得出的结果用于预测网络故障。本发明的解决了传统的网络故障以下问题：网络故障的复杂性导致了直接挖掘故障之间关系的片面性，网络故障的随机性导致忽视某些故障，以及对于不同程度的网络故障的一个判断，然后决定故障的检修顺序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 注意力 时域 卷积 网络 网络故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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