一种网络故障预测方法及终端设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110123044.3
IPC分类号：G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-29
申请人：
湖北工业大学

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著录项信息

专利名称	一种网络故障预测方法及终端设备及存储介质
申请号	CN202110123044.3	申请日期	2021-01-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-18	公开/公告号	CN112818035A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/2458	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;2;4;5;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	湖北工业大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区南李路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖北工业大学	当前权利人	湖北工业大学
发明人	高榕;邱叶;邵雄凯;叶志伟;王春枝
代理机构	上海硕力知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种网络故障预测方法，包括如下步骤S1.将网络故障数据进行预处理，所述网络故障数据包括故障类型、故障发生时间，转化为时间序列数据，每个时间序列表示当前时间段发生的所有故障类型；S2.构建基于门控多头注意力的神经网络模型，所述神经网络模型包括嵌入层、注意力记忆网络层、多头注意力层以及门控融合层，将所述时间序列数据输入所述基于门控多头注意力的神经网络模型，所述基于门控多头注意力的神经网络模型对网络故障数据中的故障进行预测。旨在解决传统的预测方法因故障的复杂性以及随机性，不能预测不同网络故障对其他故障的影响，从而不能对故障进行预测的问题，从而提供对网络故障进行精确预测的技术方案。

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