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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种用于网络设备的预测性维护方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119094374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411238911.8，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权一种用于网络设备的预测性维护方法和系统是由吴绍焓;胡章丰;任秋峥设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于网络设备的预测性维护方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于网络设备的预测性维护方法和系统，涉及云计算网络技术领域；包括：步骤1：实时收集网络设备的数据，步骤2：对网络设备的数据进行预处理，步骤3：针对预处理后数据进行分析，构建预测模型：构建机器学习模型，预测数据，使用深度学习模型，结合长短期记忆网络LSTM与卷积神经网络CNN，预测处理时间序列数据；步骤4：测试与优化预测模型：在受控环境中测试预测模型，根据反馈优化模型；步骤5：在生产环境中部署预测模型，并监控预测模型的性能和准确性。

本发明授权一种用于网络设备的预测性维护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是包括： 步骤1：实时收集网络设备的数据： 通过第三方数据源收集数据：通过设备管理协议直接从网络设备获取基础状态信息， 收集监控流量数据：通过网络监控工具捕获网络流量数据， 收集负载数据：通过其他设备管理接口获取网络设备的性能指标， 监控并收集网络设备的错误日志； 步骤2：对网络设备的数据进行预处理： 步骤21：对数据进行清洗， 步骤22：划分数据的时间窗口，其中将连续的数据划分为固定的时间窗口， 步骤23：对数据进行平滑处理， 步骤24：对数据进行归一化处理， 步骤25：若数据具有明显的季节性变化，则进行季节性调整， 步骤26：进行缺失值处理， 步骤27：若网络设备的不同数据需要结合进行分析，则将数据的时间对齐，并将不同数据整合到一个统一的数据集中； 步骤3：针对预处理后数据进行分析： 步骤31：进行数据聚合与时间序列分析：将数据按照时间窗口进行聚合，使用时间序列分析方法，识别数据的趋势和季节性变化， 步骤32：进行异常检测分析：利用统计方法与机器学习算法识别异常的数据模式，作为潜在故障或性能瓶颈的早期信号数据，设定阈值，当数据超过或低于阈值时，自动标记数据异常， 步骤33：进行相关性分析：分析数据间相关性，使用协方差或相关系数量化不同数据指标之间的线性关系， 步骤34：构建特征工程：从数据中提取特征，构造衍生特征，将衍生特征作为预测模型的重要基准构建特征工程， 步骤35：进行数据模式识别：利用聚类算法识别数据中的模式或群组， 步骤36：构建预测模型：构建机器学习模型，预测数据，使用深度学习模型，结合长短期记忆网络LSTM与卷积神经网络CNN，预测处理时间序列数据； 步骤4：测试与优化预测模型：在受控环境中测试预测模型，根据反馈优化模型； 步骤5：在生产环境中部署预测模型，并监控预测模型的性能和准确性。

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