摘要
本发明涉及电力信息通信网络技术领域,且公开了一种电力信息通信网络中缺陷的确定方法,包括如下步骤:数据采集;数据预处理;特征提取;构建缺陷预测模型;实时监测与缺陷判断;缺陷定位;结果输出与报警,将缺陷类型、位置及相关分析结果输出,本发明通过深度学习算法构建的缺陷预测模型,能够学习到复杂的网络运行特征模式,有效提高缺陷检测的准确性,减少误报和漏报情况;实时采集网络数据并进行分析,能够及时发现网络中的缺陷,并快速确定缺陷类型和位置,为运维人员提供及时的决策支持,提高网络故障处理效率。
技术关键词
电力信息通信网络
缺陷预测
深度学习算法
网络拓扑分析技术
数据
故障树分析方法
深度学习模型
展示网络拓扑
网络动态变化
网络运行状态
滑动窗口算法
长短期记忆网络
模型超参数
网络拓扑结构
随机梯度下降
标准化方法
图论算法
机器学习算法
无线传感器