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基于深度学习的通信网络监控数据集成系统设计
1
作者
魏级明
《通信电源技术》
2025年第1期46-48,共3页
文章提出一种基于深度学习的通信网络监控数据集成系统,旨在通过实时采集和分析多源异构数据,提高网络监控的智能化水平。系统采用卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)混合神经网...
文章提出一种基于深度学习的通信网络监控数据集成系统,旨在通过实时采集和分析多源异构数据,提高网络监控的智能化水平。系统采用卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)混合神经网络模型进行网络异常检测,并通过序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)模型进行故障预测。实验结果表明,该系统在异常检测准确率、故障预测提前量、平均故障恢复时间以及网络吞吐量等关键指标上均优于传统基于规则的通信网络监控数据集成系统。
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关键词
通信网络监控
深度学习
数据集成
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职称材料
题名
基于深度学习的通信网络监控数据集成系统设计
1
作者
魏级明
机构
山东高速济南投资建设有限公司
出处
《通信电源技术》
2025年第1期46-48,共3页
文摘
文章提出一种基于深度学习的通信网络监控数据集成系统,旨在通过实时采集和分析多源异构数据,提高网络监控的智能化水平。系统采用卷积神经网络-长短期记忆(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)混合神经网络模型进行网络异常检测,并通过序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)模型进行故障预测。实验结果表明,该系统在异常检测准确率、故障预测提前量、平均故障恢复时间以及网络吞吐量等关键指标上均优于传统基于规则的通信网络监控数据集成系统。
关键词
通信网络监控
深度学习
数据集成
Keywords
communication network monitoring
deep learning
data integration
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于深度学习的通信网络监控数据集成系统设计
魏级明
《通信电源技术》
2025
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