基于机器学习的网络通信故障预警系统

本发明涉及网络通信技术领域，公开了基于机器学习的网络通信故障预警系统，该系统包括机器学习模块，该模块利用历史运行数据训练模型，以预测未来通信参数的变化趋势。数据监控模块负责实时监测网络设备的通信参数，并进行数据清洗。曲线拟合模块将实时数据和预测数据绘制成曲线，进行可视化对比。残差分析模块计算两条曲线的残差，标记异常点。最后，预警通知模块根据异常点和评估规则，判断潜在的故障风险，并发送预警信息。本系统不依赖于固定阈值，能够适应网络环境的动态变化，准确捕捉通信参数的细微变化和趋势，有效避免误报和漏报。通过本系统的应用，可以显著提高网络通信故障预警的准确性和及时性，减少经济损失和不便。