一种基于卷积神经网络学习的双模动态组网方法和装置

本发明涉及一种基于卷积神经网络学习的双模动态组网方法和装置，其中方法包括：集中器路由模块通过电能表双模模块获取所有电能表的停电记录与上电记录，并构建电气物理拓扑关系；电能表双模模块基于双模通信协议统计信标通信成功率和信号质量，优选代理节点，形成链路鲁棒性评价，集中器路由模块基于双模通信协议收集汇总通信网络拓扑信息和链路鲁棒性评价，并构建通信网络拓扑关系；集中器路由模块基于卷积神经网络算法分别对通信网络拓扑和电气物理拓扑进行标识；基于通信网络拓扑和电气物理拓扑的标识结果，进行链路成功率分析，并根据链路成功率选择传输业务报文的方式。本发明能够提升通信网络的通信质量和稳定性。