摘要
本发明提供通信网络运维故障定位追踪方法及系统,涉及技术领域,包括本发明属于通信网络故障诊断技术领域。该方法采集通信网络设备的历史运行数据,包括网络流量数据、性能指标数据和告警日志数据,通过深度学习模型训练生成故障特征向量并构建故障特征知识库;接收设备实时上报的运行数据进行特征提取,基于故障特征知识库进行相似度匹配确定故障类型;采用图遍历算法分析故障传播路径,通过计算设备节点的故障概率得分确定故障根因设备,生成故障追踪报告。本发明实现了通信网络故障的精准定位和快速诊断,提高了故障处理效率,降低了网络运维成本。
技术关键词
通信网络设备
性能指标数据
故障特征
故障传播路径
网络流量数据
历史运行数据
告警日志
通信网络运维
定位规则
关联规则挖掘算法
训练深度学习模型
定位追踪方法
加权欧氏距离
广度优先搜索算法
遍历算法
延迟参数
通信网络故障诊断技术
多层感知机
节点
系统为您推荐了相关专利信息
评价指标体系
矩阵
养护技术
分级评价体系
综合评价体系
劣化诊断方法
开关柜绝缘
拍摄图像数据
BP神经网络模型
故障类别
故障诊断模型
工况
特征提取器
矩阵
故障诊断方法
性能指标数据
视频压缩
操作系统层面
运维场景
计算机程序产品
故障诊断模块
清洗系统
故障特征
训练卷积神经网络
闭环反馈优化