1、“.....硬件组成电力通信网的中心数据服务器分散在各个变电站的工作站容易。基于深度学习的网络故障及风险资源定位技术我们基于以上研究的电力骨干通信网的故障诊断模型,能够实现在线实时监测电力骨干通信网络的运行状态,实现对网络故障及风险资源的定位。同时,我们提出电力骨干通信网故障定位的融合算法作为对比算法,验证基于深度学习的电力骨干通信网故障及风险资源定位的有效性和准确性。利用电力骨干通信网故障诊断模型对网络告所有数据的存储和访问接口。基于深度学习模型建立将深度学习引入电力骨干通信网,利用深度学习方法对电力骨干通信网实现高效准确的故障定位。特征提取影响着故障诊断模型的有效性,是故障诊断模型建立的关键步骤。针对电力骨干通信网预处理后的数据,利用深度学习的方法对预处理后的数据进行特征提取及分类,完成故障诊断模型的训练。深度学习的实质是通过构建具有很......”。

2、“.....通过对电力骨干通信网络的各种数据及故障信息的数据采集及挖掘技术的研究,分析电力骨干通信网络的各种数据及故障信息的数据采集及挖掘技术的需求,利用数据采集及挖掘技术实现对正常数据和异常数据的预处理,包括数据格式变换,数据归约,数据集成电力骨干通信网的预警方法研究原稿数据采集方案分为以下两步通过接口利用综合网管和设备网管统采集数据,包括故障时段的操作告警事件及设备配置数据,以满足我们对数据规模数据类型的要求。将采集到的数据通过数据驱动存储到数据中心。为数据中心提供数据采集能力。支持并发采集,提升效率支持脚本采集,提升精确度周期采集等系统所需计算的所有数据的存储和访问接口。基于深度学种数据进行传输,采用通信网络管理系统并且有同步网络做后备,实现电网的网络化,实时运行调度管理......”。

3、“.....所有针对骨干网络般在各级变电站配电站都有固定的通信屏柜,设备相对固定且集中。硬件组成电力通信网的中心数据服务器分散在各个变电站的工作站服务器协议网关网络交换机各级路由器各级服务器通道设备通信联网前置机数据收发通信网络的各种数据及故障信息的数据处理是电力骨干通信网络故障诊断的第步,通过对电力骨干通信网络的各种数据及故障信息的数据采集及挖掘技术的研究,分析电力骨干通信网络的各种数据及故障信息的数据采集及挖掘技术的需求,利用数据采集及挖掘技术实现对正常数据和异常数据的预处理,包括数据格式变换,数据归约,数据集成,以满足故障诊断模型对输入数据的要求。管控部门,两个部门之间采用防火墙进行数据安全隔离。电力骨干通信网般需要实现实时的站内数据网络资源管理实时通信和其他的些专业性管理。同时通信网络是可以上下层级数据交互,不同站点之间的数据可以交互,同时拥有数据采集功能......”。

4、“.....电力骨干通信网的预警方法研究原稿。电力电网络中。电力通信网络中目前采用光纤通信的方法进行网络数据的传输,将数据通信电视电话会议调度通信和信号等多种数据进行传输,采用通信网络管理系统并且有同步网络做后备,实现电网的网络化,实时运行调度管理。本文主要讨论的是电力骨干通信网络,所有针对骨干网络般在各级变电站配电站都有固定的通信屏柜,设备相对固定且集中。运行模式电力骨干通信网络的干通信网电力骨干通信网作为电力通信网的骨干网络,主要是由级区域网络构成,般来说在主要包括配电变电站变电站枢纽变电站和更高电压等级的变电站的通信网络。而电力通信网的另个组成部分就是终端通信网络,般来说终端通信网络般覆盖在配电网络和民用电网络中。电力通信网络中目前采用光纤通信的方法进行网络数据的传输,将数据通信电视电话会议调度通信和信号等多摘要近年来,以机器学习......”。

5、“.....种基于支持向量机和双指数平滑的告警预测方法种基于流量路由和调制格式的机器学习方法,用于预测未固定光路的误码率是否在正常范围内种高斯过程分类器来预测每个光链路出现告警的概率。硬件组成电力通信网的中心数据服务器分散在各个变电站的工作站实现对风险资源的掌控处理,分析实时故障特征参数,找出故障发生的可能原因。综合网络资源管理系统和电子运维系统实现了初步互联。电子运维系统的相关方式单会发送到综合资管系统备案。方式单编制目前还是采取人工查询专业网管的传统方式。结语电力骨干通信网络的责任也越来越大,在这种情况下针对目前电力骨干网络现状特性的进行分析,能够理清思路,促进电网骨干通来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,深度模型是手段,特征学习是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于强调了模型结构的深度,通常有层层......”。

6、“.....也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。基于深度学习的网络故障及风险资备数据采集设备电源等。摘要近年来,以机器学习,为代表的人工智能技术在各种网络案例中得到了应用。种基于支持向量机和双指数平滑的告警预测方法种基于流量路由和调制格式的机器学习方法,用于预测未固定光路的误码率是否在正常范围内种高斯过程分类器来预测每个光链路出现告警的概率。电力骨干通信网的预警方法研究原稿干通信网电力骨干通信网作为电力通信网的骨干网络,主要是由级区域网络构成,般来说在主要包括配电变电站变电站枢纽变电站和更高电压等级的变电站的通信网络。而电力通信网的另个组成部分就是终端通信网络,般来说终端通信网络般覆盖在配电网络和民用电网络中。电力通信网络中目前采用光纤通信的方法进行网络数据的传输......”。

7、“.....包括故障时段的操作告警事件及设备配置数据,以满足我们对数据规模数据类型的要求。将采集到的数据通过数据驱动存储到数据中心。为数据中心提供数据采集能力。支持并发采集,提升效率支持脚本采集,提升精确度周期采集等系统所需计算的所有数据的存储和访问接口。基于深度学算协同的实现机制光通信研究,。本文针对电力骨干通信网中基于人工智能的告警预测问题,提出了种基于脏数据预处理的告警预测,算法。通过仿真对比分析可知,算法能够在较大程度上提高告警预测的精确度。电力骨干通信网的预警方法研究原稿。故障信息数据采集及预处理技术电力骨电力骨干通信网的预警方法研究原稿信网络预警的发展。通过对电力骨干通信网络预警研究的深入,将更好的有助于电力通信网络工作的开展,实现电力通信网络的安全平稳运行。参考文献朱兴地光网络波分设备光功率异常和误码故障处理探讨电脑知识与技术胡泽文......”。

8、“.....闫伯元,赵永利边缘计算与云计算协同的实现机制光通信研究数据采集方案分为以下两步通过接口利用综合网管和设备网管统采集数据,包括故障时段的操作告警事件及设备配置数据,以满足我们对数据规模数据类型的要求。将采集到的数据通过数据驱动存储到数据中心。为数据中心提供数据采集能力。支持并发采集,提升效率支持脚本采集,提升精确度周期采集等系统所需计算的所有数据的存储和访问接口。基于深度学障过滤掉不必要或不相关的告警,从众多的告警信息中获取有价值的告警信息,为网络管理员提供告警信息更精确的视图,快速准确的实现故障定位。风险资源的及时准确定位。方面利用电力骨干通信网的故障诊断模型,对电力骨干通信网的运行数据进行实时监测另方利用已收集的告警信息,建立故障特征参数和故障原因之间的映射关系......”。

9、“.....分析实时故障特征参数,找出故障发生的可能原因。综合网络资源管理系统和电子运维系统实现了初步互联。电子运维系统的相关方式单会发送到综合资管系统备案。方式单编制目前还是采取人工查询专业网管的传统方式。结语电力骨干通信网络的责任也越来越大,在这种情况下针对目前电力骨干网络现状特性的定位技术我们基于以上研究的电力骨干通信网的故障诊断模型,能够实现在线实时监测电力骨干通信网络的运行状态,实现对网络故障及风险资源的定位。同时,我们提出电力骨干通信网故障定位的融合算法作为对比算法,验证基于深度学习的电力骨干通信网故障及风险资源定位的有效性和准确性。利用电力骨干通信网故障诊断模型对网络告警信息进行分类处理,为网络中个设备故干通信网电力骨干通信网作为电力通信网的骨干网络,主要是由级区域网络构成,般来说在主要包括配电变电站变电站枢纽变电站和更高电压等级的变电站的通信网络......”。