智慧渔业的5G网络故障预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202210405050.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114676642A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114676642A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06F119/02（2020.01）N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 汪祖民;宋博娅;李晓梅;盖荣丽 | 申请（专利权）人 | 大连大学 |
| 代理机构 | 大连智高专利事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 116622辽宁省大连市经济技术开发区学府大街10号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了智慧渔业的5G网络故障预测方法，包括：采集并预处理智慧渔业5G网络出现故障时的告警日志，为每一个告警日志添加对应的故障类别标签，进而生成带标签的5G网络故障样本数据集；建立卷积神经网络优化的WGAN‑GP预测模型，并将所述5G网络故障样本数据集中类别数量少的告警日志输入到WGAN‑GP预测模型中，得到少数类样本；将所述少数类样本与5G网络故障样本进行混合生成告警数据集，所述告警数据集按照一定比例划分成训练样本集和验证样本集；对所述训练样本集进行预处理，并使用TPE算法优化的LightGBM预测模型得到故障类别，再通过所述验证样本集进行验证。本发明通过增加类别标签改善GAN网络，解决了数据样本不均衡和数据特征交互弱等问题。 |
