网元异常预测方法、装置、网络设备、介质和程序产品

本公开提供了一种网元异常预测方法、装置、网络设备、介质和程序产品，涉及无线通信技术领域。其中，网元异常预测方法包括：将收集到的核心网中的网元运行数据基于不同的指标类型划分为正常指标数据和原始异常指标数据；对原始异常指标数据执行基于时序的正向加噪处理，构建加噪指标序列；基于时序将对应的正常指标数据和加噪指标序列进行融合，得到融合序列；对融合序列执行正向加噪处理的逆操作，以得到扩散异常指标数据；基于正常指标数据和扩散异常指标数据构建网元时序数据，以基于网元时序数据训练异常预测模型。通过本公开的技术方案，有效缓解网元数据不平衡问题，提升了预测模型对异常指标的学习和对网元异常的预测能力。