基于ATTENTION-LSTM的网络故障预测方法

被引：0

申请号：

CN202210734978.5

申请日：

2022-06-27

公开(公告)号：

CN114816962A

公开(公告)日：

2022-07-29

发明(设计)人：

阮峰许小龙薛朋

申请人：

申请人地址：

210036 江苏省南京市南京江北新区商务办公楼401室

IPC主分类号：

G06F1134

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人：

陈月菊

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-07-29	公开	公开
2022-08-16	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 11/34 申请日:20220627

共 50 条

[1]

基于多元时间序列的Attention-LSTM的青霉素发酵过程故障预测方法 [P].

梁秀霞 ;

庞荣荣 ;

杨凡 ;

李万通 ;

郭鹭 ;

陈娇娇 .

中国专利 :CN113011102B ,2021-06-22

[2]

基于自监督超图的网络故障预测方法及装置 [P].

高榕 ;

漆盛 ;

邵雄凯 .

中国专利 :CN115587612A ,2023-01-10

[3]

一种基于深度学习GCN-LSTM的边缘节点网络故障预测方法 [P].

王海艳 ;

焦顺 ;

骆健 .

中国专利 :CN117914690A ,2024-04-19

[4]

基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置 [P].

彭小红 ;

姜红滨 ;

陈晶 ;

王瑜杰 ;

钟添荣 .

中国专利 :CN119854099A ,2025-04-18

[5]

基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置 [P].

彭小红 ;

姜红滨 ;

陈晶 ;

王瑜杰 ;

钟添荣 .

中国专利 :CN119854099B ,2025-10-17

[6]

基于自监督目标感知神经网络的网络故障预测方法及装置 [P].

高榕 ;

陈文俊 ;

邵雄凯 .

中国专利 :CN115051929A ,2022-09-13

[7]

基于深度Attention-LSTM的短期负荷分位点概率预测方法 [P].

沈祥 ;

杨才明 ;

张锋明 ;

张旭阳 ;

陈超 ;

张心心 ;

王兆旭 ;

孙滢涛 ;

鲁平 ;

周进 ;

叶淑英 ;

陈培东 ;

陈水标 ;

任明辉 .

中国专利 :CN112163689A ,2021-01-01

[8]

一种基于机器学习的网络故障预测方法 [P].

郭俊涛 ;

郑昌国 .

中国专利 :CN118075090A ,2024-05-24

[9]

基于全局注意力时域卷积网络的网络故障预测方法 [P].

严灵毓 ;

边帆 ;

高榕 ;

李可 ;

王春枝 ;

叶志伟 .

中国专利 :CN112910695B ,2021-06-04

[10]

一种基于Attention-LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法 [P].

王亚萍 ;

李士松 ;

崔巍 ;

许迪 ;

葛江华 .

中国专利 :CN111695521B ,2020-09-22

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