基于人工智能的网络故障预测与诊断技术研究

晨 桑(天府新区通用航空职业学院，中国)

摘要

随着互联网的快速发展，网络故障诊断和预测成为确保网络运行稳定的必要步骤。然而，由于网络的复杂性，传统的故障检测方法往往不能不满足实时故障诊断的要求。因此，本研究利用人工智能技术进行网络故障的预测与诊断研究。首先，搜集并分析大量网络运行数据，采用深度学习方法对数据进行预处理。然后，运用模型，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等人工智能技术进行故障预测与诊断。通过相关实验结果表明，通过结合各种网络参数数据，人工智能模型对未来网络故障的预测准确率较高，对故障的识别和定位速度比传统方法明显提升。

关键词

人工智能；网络故障预测；故障诊断；深度学习；网络运行稳定

参考

曾毅.人工智能技术在网络故障诊断中的运用[J].信息与电脑,2021,33(21).

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v5i5.18054