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龍圖騰網獲悉浪潮云信息技術股份公司申請的專利一種用于網絡設備的預測性維護方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119094374B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411238911.8，技術領域涉及：H04L41/149；該發明授權一種用于網絡設備的預測性維護方法和系統是由吳紹焓;胡章豐;任秋崢設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于網絡設備的預測性維護方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種用于網絡設備的預測性維護方法和系統，涉及云計算網絡技術領域；包括：步驟1：實時收集網絡設備的數據，步驟2：對網絡設備的數據進行預處理，步驟3：針對預處理后數據進行分析，構建預測模型：構建機器學習模型，預測數據，使用深度學習模型，結合長短期記憶網絡LSTM與卷積神經網絡CNN，預測處理時間序列數據；步驟4：測試與優化預測模型：在受控環境中測試預測模型，根據反饋優化模型；步驟5：在生產環境中部署預測模型，并監控預測模型的性能和準確性。

本發明授權一種用于網絡設備的預測性維護方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種用于網絡設備的預測性維護方法，其特征是包括： 步驟1：實時收集網絡設備的數據： 通過第三方數據源收集數據：通過設備管理協議直接從網絡設備獲取基礎狀態信息， 收集監控流量數據：通過網絡監控工具捕獲網絡流量數據， 收集負載數據：通過其他設備管理接口獲取網絡設備的性能指標， 監控并收集網絡設備的錯誤日志； 步驟2：對網絡設備的數據進行預處理： 步驟21：對數據進行清洗， 步驟22：劃分數據的時間窗口，其中將連續的數據劃分為固定的時間窗口， 步驟23：對數據進行平滑處理， 步驟24：對數據進行歸一化處理， 步驟25：若數據具有明顯的季節性變化，則進行季節性調整， 步驟26：進行缺失值處理， 步驟27：若網絡設備的不同數據需要結合進行分析，則將數據的時間對齊，并將不同數據整合到一個統一的數據集中； 步驟3：針對預處理后數據進行分析： 步驟31：進行數據聚合與時間序列分析：將數據按照時間窗口進行聚合，使用時間序列分析方法，識別數據的趨勢和季節性變化， 步驟32：進行異常檢測分析：利用統計方法與機器學習算法識別異常的數據模式，作為潛在故障或性能瓶頸的早期信號數據，設定閾值，當數據超過或低于閾值時，自動標記數據異常， 步驟33：進行相關性分析：分析數據間相關性，使用協方差或相關系數量化不同數據指標之間的線性關系， 步驟34：構建特征工程：從數據中提取特征，構造衍生特征，將衍生特征作為預測模型的重要基準構建特征工程， 步驟35：進行數據模式識別：利用聚類算法識別數據中的模式或群組， 步驟36：構建預測模型：構建機器學習模型，預測數據，使用深度學習模型，結合長短期記憶網絡LSTM與卷積神經網絡CNN，預測處理時間序列數據； 步驟4：測試與優化預測模型：在受控環境中測試預測模型，根據反饋優化模型； 步驟5：在生產環境中部署預測模型，并監控預測模型的性能和準確性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浪潮云信息技術股份公司，其通訊地址為：250100 山東省濟南市高新區浪潮路1036號浪潮科技園S01號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。