摘要
本发明公开一种光传输网络隐患检测方法、装置及计算机程序产品,通过实时获取光网络状态信息,评估业务优先级并建立光信道资源分配模型,实现差异化带宽需求的动态调整。在检测到拓扑异常时,利用长短时记忆神经网络构建业务质量评估模型,量化分析异常对业务的影响。当发生故障时,本发明采用分布式链路故障检测和基于决策树的故障诊断引擎,快速定位并分类故障隐患。随后,通过面向业务敏感性的弹性恢复机制,调整备用光路服务质量等级,优化光层拓扑连接关系。本发明显著提高了光网络的资源利用效率、故障恢复能力和服务质量,为智能化光网络管理提供了创新解决方案。
技术关键词
光传输网络
全光交换节点
故障诊断引擎
链路故障检测
深度神经网络
光放大器
计算机程序产品
波长
光信道
光功率
信令交互数据
随机森林
支持向量机识别
资源
支持向量机分类
链路拥塞度
服务质量评估
光网络管理
系统为您推荐了相关专利信息
发射机
信号覆盖范围
列车
地面数字电视广播
参数
衰减预测方法
神经网络参数
数据
深度学习模型
输入神经网络模型
定量构效关系模型
测试特征
斑马鱼
受体
基因表达调控
深度学习图像识别
深度神经网络模型
风格
翻译方法
翻译系统
策略
数字孪生系统
物联网数据采集终端
深度学习网络
案例库