基于BP神经网络的电力通信网故障分析方法

    公开(公告)号:CN105447568B

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201510762574.7

    申请日:2015-11-09

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于BP神经网络的电力通信网故障分析方法,其包括以下步骤:获取预设故障周期范围内的多组告警数据以及对应的故障值,每组告警数据包括设备厂商信息和告警类别;对所述设备厂商信息、告警类别、故障值进行数值化处理;以所述数值化处理后的设备厂商信息、告警类别和故障值作为训练样本数据,进行BP神经网络初始模型的学习训练,直到BP神经网络初始模型的预测精度达到要求,得到BP神经网络最终模型;根据所述BP神经网络最终模型对电力通信网的故障进行预测。本发明具有较高的预测精度,能为电力通信网故障的分析和恢复提供有效参考。

    基于BP神经网络的电力通信网故障分析方法

    公开(公告)号:CN105447568A

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201510762574.7

    申请日:2015-11-09

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于BP神经网络的电力通信网故障分析方法,其包括以下步骤:获取预设故障周期范围内的多组告警数据以及对应的故障值,每组告警数据包括设备厂商信息和告警类别;对所述设备厂商信息、告警类别、故障值进行数值化处理;以所述数值化处理后的设备厂商信息、告警类别和故障值作为训练样本数据,进行BP神经网络初始模型的学习训练,直到BP神经网络初始模型的预测精度达到要求,得到BP神经网络最终模型;根据所述BP神经网络最终模型对电力通信网的故障进行预测。本发明具有较高的预测精度,能为电力通信网故障的分析和恢复提供有效参考。

    网络数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN109818829A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910144408.9

    申请日:2019-02-27

    Abstract: 本申请涉及一种网络数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取网络的拓扑信息;解析所述网络的拓扑信息,获得所述网络的至少一个关键链路;采集所述至少一个关键链路的数据包;对采集到的所述数据包进行解析,获得网络数据;输出所述网络数据。通过解析网络拓扑信息,获得关键链路的网络数据,并将解析获得的网络数据进行输出,进而能够使得该网络数据能够被检测到,使得网络拥塞的异常能够被及时发现,进而使得网络拥塞能够被解决,以解决部分网络链路在使用过程中由于数据流量的突然增大而导致网络通道堵塞的技术问题,有效防止发生服务器瘫痪导致的城市通信受到影响的问题。

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