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发明公开
一种基于深度学习GCN-LSTM的边缘节点网络故障预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN117914690A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410145629.9

申请日：2024-02-01

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王海艳 , 焦顺 , 骆健

IPC: H04L41/0677 , H04L41/069 , H04L41/149 , H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习GCN‑LSTM的边缘节点网络故障预测方法，包括：根据目标区域内当前时刻各边缘服务器之间的连接关系构建边缘网络节点图；其中一个所述边缘服务器作为一个边缘节点；获取当前时刻各边缘节点的网络日志数据；根据边缘网络节点图和各边缘节点的网络日志数据，通过图卷积网络GCN的自适应卷积层的两级时间窗口提取各边缘节点的网络日志特征；将所有边缘节点的网络日志特征输入到预训练好的长短期记忆神经网络LSTM模型中，得到网络故障预测结果。根据节点不同的度来自适应卷积层进行网络日志特征采样，LSTM模型训练过程中通过PSO算法不断迭代寻找LSTM的最优超参数。

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