面向电力生产的高通量数据网络故障智能诊断方法

本发明公开了一种面向电力生产的高通量数据网络故障智能诊断方法，包括以下步骤：步骤1)在电力生产过程中，采集光传送网络的运行状态数据；步骤2)对采集到的光传送网络的运行数据进行预处理，包括去除异常值和噪声；步骤3)基于预处理后的数据，构建高通量数据网络模型；步骤4)实时更新模型数据；步骤5)针对电力生产的高通量数据网络模型，进行网络故障诊断；步骤6)根据对电力生产过程中网络故障诊断结果，制定相应的维护策略进行维护。本发明首先构建电力生产高通量数据网络模型，然后通过多模态卷积神经网络模型和梯度提升决策树模型结合，能够实现对电力生产过程中可能出现的各种网络故障进行快速、准确诊断。