基于时空图神经网络的电力光通信网告警分析方法及系统

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基于时空图神经网络的电力光通信网告警分析方法及系统
申请号:CN202411729088
申请日期:2024-11-28
公开号:CN119449580A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于时空图神经网络的电力光通信网告警分析方法及系统,方法包括采集电力光通信网数据,对采集到的数据进行预处理,将预处理后的数据建模成图结构;利用时空图神经网络对所述图结构中节点的特征进行提取与学习,结合空间特征提取和时间特征提取,生成节点的时空嵌入表示;基于节点的时空嵌入表示,对节点进行分类,得到节点对应设备的预测标签;根据节点对应设备的预测标签,对电力光通信网中的告警情况进行分析和影响评估。本发明将电力光通信网表示为一个包含时空信息的图结构,基于时空图神经网络能够有效的捕捉电力光通信网的时空依赖性,同时处理图结构中的空间关系和时间序列中的动态变化,提高告警分析的准确性和及时性。
技术关键词
通信网告警分析方法 告警分析系统 节点 神经网络模型 电力 空间特征提取 标签 异质 数据 历史告警信息 注意力 表达式 矩阵 数学 模块 可读存储介质 转换器 处理器 邻域
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