摘要
本申请提供一种网络设备的异常预测方法、装置及电子设备,针对每一聚类集合获取属于该聚类集合对应的数据类型的各类KPI数据,将各类KPI数据输入至该聚类集合对应的预测模型,并得到预测KPI数据,通过预测KPI数据预测网络设备是否异常。M个聚类集合中至少存在一个对应两种数据类型的聚类集合,为每个聚类集合训练对应的预测模型,减少使用的预测模型的数量,提升预测模型在网络设备上部署的效率和可行性。在输入至聚类集合对应的预测模型的各类KPI数据满足设定要求时,利用各类KPI数据调整预测模型的在线适配层,提升基于预测数据对网络设备进行异常预测的准确度。
技术关键词
数据随时间
网络设备
聚类
计算机程序指令
预测装置
在线
数据获取模块
模型训练模块
电子设备
周期
时间段
处理器
存储器
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序列
分布式光纤传感
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分布特征
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缺陷数据集构建
图像
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通道注意力机制
电力
理论线损
异常识别方法
变压器
数据获取模块