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龙图腾网获悉中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种前传网络故障预测方法、装置、电子设备及介质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：CN118802592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410515750.6，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权一种前传网络故障预测方法、装置、电子设备及介质是由刘杰;奚雅雯;蹇卓儒;周琴;陈泓竹设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种前传网络故障预测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种前传网络故障预测方法、装置、电子设备及介质，通过获取历史网络数据，历史网络数据包括前传网络的历史基本数据、告警数据和非告警数据；使用训练数据，对初始网络故障预测模型进行训练，得到目标网络故障预测模型，训练数据为对历史网络数据进行特征提取得到的；使用目标网络故障预测模型对前传网络的实时网络数据进行预测，得到预测结果。通过获取前传链路的相关数据，对数据进行建模和监督学习，以大量正常和非正常网络数据推导学习训练网络模型，基于训练的模型对前传链路进行监控，从而对故障进行预测，减少前传链路告警对业务的影响。

本发明授权一种前传网络故障预测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种前传网络故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史网络数据，所述历史网络数据包括前传网络的历史基本数据、告警数据和非告警数据； 使用训练数据，对初始网络故障预测模型进行训练，得到目标网络故障预测模型，所述训练数据为对所述历史网络数据进行特征提取得到的； 使用所述目标网络故障预测模型对所述前传网络的实时网络数据进行预测，得到预测结果； 所述对所述历史网络数据进行特征提取包括： 基于所述历史网络数据，构建数据链条，所述数据链条中包括多维数据； 利用自编码神经网络对所述数据链条进行特征提取，得到特征空间，所述特征空间用于训练初始网络故障预测模型； 所述使用训练数据，对初始网络故障预测模型进行训练，得到目标网络故障预测模型包括： 使用LightGBM算法，按叶子生长策略对所述训练数据进行分类，所述对所述训练数据进行分类为将特征空间按照叶子生长策略学习树结构，得到多维数据中每个节点与特征向量中每个节点的关联关系，构建历史网络数据与告警数据或非告警数据之间的关联关系； 使用分类后的训练数据对所述初始网络故障预测模型进行训练，得到所述目标网络故障预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：610095 四川省成都市高新区吉庆一路167号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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