[发明专利]一种基于深度学习的电力通信网可靠性预测和保障方法和系统有效
| 申请号： | 201911017376.2 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN111062464B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 王亚男;张庚;汪洋;丁慧霞;王智慧;李卓桐;赵永利;高凯强;黄建彰;任佳星;吴赛;孟萨出拉;李健;李哲;邱丽君;尹弘亮;张颉;柴继文 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;北京邮电大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽辉 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的电力通信网可靠性预测和保障方法和系统。所述方法和系统采用深度置信网络和双向LSTM神经网络分别对网络中的状态数据和计算的可靠性指标数据进行特征提取和预测，预测得出下一有效时间段内的网络状态和相应的可靠性指标。之后通过对预测的可靠性指标进行评估，若不满足标准阈值，则需要进行网络优化以提高网络的可靠性，优化时则结合预测到的下一有效时间段内的网络基本数据，选择相应的光缆优化、节点优化以及业务层级的优化，提高网络的整体可靠性。所述方法和系统通过结合预测的下一时间段的网络业务状态对电力通信网进行优化，从远期安稳提供通信服务的角度提高了网络可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 通信网 可靠性 预测 保障 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国电力科学研究院有限公司;北京邮电大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司，未经中国电力科学研究院有限公司;北京邮电大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911017376.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种航道通过能力仿真计算方法
- 下一篇：一种具有传感器的鱿钓钓机
