摘要
本发明公开了一种多模态数据信源探针状态监测及故障转移方法及系统,涉及互联网领域,该方法包括:在无线接入网节点和核心网UPF节点处分别部署数据采集探针,并以获取预处理后无线接入网节点网络数据和预处理后核心网UPF网络数据;通过AI监测模型,获取异常风险预测信息;根据异常风险预测信息调整无线侧和核心网UPF侧的参数配置;基于调整后的无线侧和核心网UPF侧的参数配置反馈至业务感知模块,以实现故障转移。本申请实现了跨域、跨层的统一探针监测体系,还通过图神经网络与强化学习等AI技术构建了动态、可解释、可闭环的网络故障分析与调控机制,能够显著提升网络状态感知的精度、响应的及时性和调优的智能化水平。
技术关键词
故障转移方法
接入网
多源特征
深度强化学习算法
节点
数据
风险
探针
图谱
编码模块
策略
动态
参数
深度神经网络结构
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多模态
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网络状态感知
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