摘要
本公开提供一种隐患识别方法、装置及介质,涉及网络技术领域,所述方法包括:获取网络设备在第一时段内的第一实际指标数据;将第一实际指标数据输入时序预测模型,以获取网络设备在第二时段内按照时序分组的多组第一预测指标数据;将多组第一预测指标数据输入异常检测模型,以获取网络设备在第二时段内发生异常的预测异常频率;根据网络设备在第二时段内的网络质量保障等级和预测异常频率,判断网络设备在第二时段内的隐患等级。本公开根据按照时序预测的多组网络指标数据,获取预测的异常发生频率,并结合网络设备的网络质量保障等级,判断网络设备的隐患等级,据此可以实现精准排障。
技术关键词
网络设备
时序预测模型
指标
LSTM模型
数据
识别方法
频率
长短期记忆网络
可读存储介质
特征值
模块
中央处理器
参数
滑动窗口
识别装置
网络技术
组网
矩阵
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节点
卸载方法
边缘计算环境
果蝇优化算法
特征数据提取
图像处理芯片
兴趣点
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样本
参数优化方法
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特征融合网络
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