一种基于机器学习的光纤故障预测与预警方法

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一种基于机器学习的光纤故障预测与预警方法
申请号:CN202511052567
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120710587A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的光纤故障预测与预警方法。包括:获取光纤的多维光学特征数据;对故障区域标注得到标注特征数据;预处理标注特征数据,构建标准光纤故障特征数据集;将时序光学特征数据输入神经网络模型,得到各时间段及未来的标注特征数据并经标准数据集修正;将待测光纤实时数据输入模型,输出故障数据和预测数据。该方法通过机器学习处理多维特征,实现光纤故障的精准预测与预警,提升故障检测的及时性和准确性。
技术关键词
预警方法 光纤 传输特征 故障特征 空间特征提取 时间段 时序 输入神经网络模型 长短期记忆网络 序列 偏差 传播算法 故障检测 实时数据 坐标点 基准 参数