一种基于数据分析的网络预测性维护方法

本发明属于网络预测性维护领域，具体是公开了一种基于数据分析的网络预测性维护方法，方法包括：规划拨测策略、拨测数据采集与记录、构建网络异常检测和分析模型、网络异常实时预警和可视化展示。本方案利用长短期记忆网络，结合变分自编码器构成网络异常检测模型，使用无监督的学习方法，将变分自编码器提取的局部特征作为长短期记忆网络的输入，使得模型能够更好地理解和预测时间序列数据；使用深度神经网络和元分类器构建网络异常分析模型，使用堆叠概括方法进行对网络异常分析模型进行集成学习，堆叠泛化减少了整体模型对单个模型的依赖，获得更稳定的预测结果。