一种基于人工智能算法预测宽固网络设备剩余寿命分析方法

本发明属于宽固网络设备技术领域，具体涉及一种基于人工智能算法预测宽固网络设备剩余寿命分析方法，包括以下步骤：S1)数据采集：通过系统监测或设备自带的传感器实时采集设备的性能指标数据、环境应力数据和硬件老化数据；S2)数据预处理；S3)特征选择：从采集的数据类型中选择与设备寿命相关的关键特征；组成关键特征的时序数据集；S4)LSTM模型构建与训练：选用长短期记忆网络模型，并构建多层LSTM架构；S5)LSTM模型应用：将新的时序数据输入到LSTM模型中，预测设备的剩余寿命。通过数据预处理提高数据质量，并采用皮尔逊相关系数选择相关系较大的关键特征作为模型输入；提高了LSTM模型的预测性能。