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龙图腾网获悉江苏益捷思信息科技有限公司申请的专利结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法及设备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：CN120935049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511470304.9，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法及设备是由黄忠设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法及设备，涉及网络拓扑预测技术领域，包括：预构建耦合网络拓扑；在物理拓扑层中多个物理设备本地部署多个边缘故障预测节点；当输出首跳预测故障后，执行拓扑级联传播分析定位X个关联故障设备；触发协同预测机制，执行故障前置预测更新，输出X个前置预测故障；进行伴随实体映射，输出全局逻辑影响域；定位网络拓扑变化分布；进行业务服务依赖链停摆映射，输出业务服务中断风险。本发明解决了现有技术的网络拓扑变化预测主要基于静态拓扑结构进行，忽视了物理拓扑层和逻辑拓扑层的动态耦合，导致无法准确评估故障在两者之间的传播和影响，从而影响了网络故障的预测精度的技术问题。

本发明授权结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.结合大数据分析的网络拓扑变化预测方法，其特征在于，所述方法包括： 预构建耦合网络拓扑，其中，所述耦合网络拓扑包括实时动态映射连接的物理拓扑层和逻辑拓扑层； 在所述物理拓扑层中多个物理设备本地部署多个边缘故障预测节点； 当第一边缘故障识别节点根据第一实时运行工况，分析输出首跳预测故障后，根据所述物理拓扑层的出度连接关系执行拓扑级联传播分析定位X个关联故障设备； 其中，当第一边缘故障识别节点根据第一实时运行工况，分析输出首跳预测故障后，根据所述物理拓扑层的出度连接关系执行拓扑级联传播分析定位X个关联故障设备，所述方法包括： 以故障干预响应时延为约束，联网调用第一物理设备在多个样本设备故障场景的多个样本故障前兆特征数据集； 基于所述多个样本故障前兆特征数据集构建多个异构故障识别模型后，通过并联所述多个异构故障识别模型，构建第一故障识别单元； 以所述故障干预响应时延为分割窗口，以18所述故障干预响应时延为重叠尺度，滑动分割所述第一实时运行工况，得到第一运行工况时序切片； 将所述第一运行工况时序切片顺序输入所述第一故障识别单元进行故障前兆感知，直至输出所述首跳预测故障； 以所述第一物理设备为级联传播源起点，根据所述物理拓扑层的出度连接关系执行拓扑级联传播分析，定位所述X个关联故障设备； 所述第一边缘故障识别节点发送首跳预测故障至所述X个关联故障设备的X个边缘故障识别节点触发协同预测机制，执行故障前置预测更新，输出X个前置预测故障； 根据所述首跳预测故障和X个前置预测故障进行伴随实体映射，输出全局逻辑影响域； 在所述耦合网络拓扑将所述全局逻辑影响域投影至所述逻辑拓扑层，定位网络拓扑变化分布； 依据所述网络拓扑变化分布，进行业务服务依赖链停摆映射，输出业务服务中断风险。

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