本发明涉及一种基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型的构建方法，具体包括以下步骤：S1选取通信网络的固定时间段的数据作为输入数据；S2对输入数据进行预处理，获得预处理数据；对预处理数据进行切片划分为N个区域，从而获得N个特征矩阵；S3将所述N个特征矩阵分别输入神经网络中进行训练，训练完成后输出故障预测数据；再将N个特征矩阵按照时间顺序分别输入基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型进行训练，输出模型，并结合故障预测数据进行预警分析，获得预警分析结果。该构建方法通过深度强化学习方法，建立通信网故障预警模型，实现通信网故障智能预警，提升电力通信运维智能化水平。
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“基于通信网故障智能感知与预警模型的构建方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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