摘要
本发明涉及网络设备光衰监测技术领域,尤指一种基于AI算法的网络设备光衰智能监测系统及方法,通过实时获取光功率数据、设备标识及时间戳信息,构建原始数据集,并进行清洗、格式转换及标准化,确保数据完整性和一致性。采用卷积神经网络模型按时间窗口处理光功率数据,利用滑动窗口卷积核和池化操作提取光功率局部变化模式。时通过长短期记忆网络对光功率数据建模,预测未来光功率变化趋势,实现光衰问题的提前预警。将实际光功率值与预测值逐点相减生成偏差值列,依据偏差值判定光衰异常状态,并结合设备标识匹配预定义修复策略,提升监测的精准性和维护效率,显著降低运维成本。
技术关键词
智能监测系统
光功率
AI算法
LSTM模型
网络设备
构建卷积神经网络
异常状态
矩阵
智能监测模块
卷积神经网络模型
数据采集模块
偏差
功率值
滑动窗口
标识
特征提取模块
光纤传输设备
输出光
系统为您推荐了相关专利信息
噪声校正方法
光功率监测模块
光传输模块
光芯片
光源模块
高速激光熔覆方法
多传感器协同
红外热像仪
数据采集模块
光束
二维图像数据
数据融合方法
LSTM模型
多层卷积网络
空间分布特征
虚拟设备
虚拟机管控系统
意图
虚拟机管控方法
智能卡