【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别是涉及一种用于设备故障预测的模型优化方法和装置。
技术介绍
1、随着通信技术的不断演进，设备规模和复杂性显著增加，而这也引发了一系列挑战。设备老化、网络拥塞、软件故障等问题时刻威胁着通信系统的正常运行，给用户体验和服务质量带来潜在影响。传统的故障处理在观察到严重症状后才会采取缓解措施。虽然这种故障后缓解策略肯定会降低与不必要的缓解操作相关的成本，但在缓解操作生效之前，用户常常不得不忍受糟糕的服务体验。故障预测从传统的被动运维转变为主动运维，使运维不仅仅是问题发生后的应对，而成为系统问题的提前预测与主动干预。通过故障预测，系统运维团队能够更早地识别潜在问题，并在问题升级为严重故障之前采取措施，从而减轻用户可能面临的服务中断和性能下降。这种前瞻性的操作和维护方法使得系统能够更灵活地应对日益复杂的通信环境。故障预测不仅仅关注当前系统状态，更关注系统未来可能面临的挑战，使得运维团队能够制定更有效的应对策略。此外，故障预测还为系统优化提供了有力的工具。如图1所示的故障预测框架中，通过分析历史数据、深度强化学习模型训练和算法...
【技术保护点】
1.一种用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，所述根据设备状态信息获取模型的输入数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，每一组所述深度学习网络中包含策略网络和值网络，所述获取每组深度学习网络输出的动作概率分布和状态动作价值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，所述根据动作概率分布，通过比值形式计算相应深度学习网络的第一动作置信度；根据状态动作价值，通过比值形式计算...
【技术特征摘要】
1.一种用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，所述根据设备状态信息获取模型的输入数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，每一组所述深度学习网络中包含策略网络和值网络，所述获取每组深度学习网络输出的动作概率分布和状态动作价值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，所述根据动作概率分布，通过比值形式计算相应深度学习网络的第一动作置信度；根据状态动作价值，通过比值形式计算相应深度学习网络的第二动作置信度，具体包括：
5.根据权利要求1所述的用于设备故障预测的模型优化方法，其特征在于，所述根据第一动作置信度对所有深度学习网络的动作概率分布进行策略集成，以获取模型整体的动作概率分布；根据第二动...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭鹏骏，颜昌隆，石佳琦，
申请(专利权)人：烽火通信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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