基于人工智能的网络故障预测与诊断技术研究

Abstract

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。