基于LSTM神经网络算法互联网电视EPG业务隐患预测的应用研究

打开文本图片集

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.01.020

收稿日期：2023-05-24

摘  要：伴随三网融合的深入开展以及智慧物联网技术的发展，家庭宽带加互联网电视已成为新的智慧家庭入口。为了解决互联网电视业务质量监测手段在时序上的先天滞后无法先于用户发现隐患故障的问题，通过引入神经网络LSTM算法实现数据注智业务运维能力，聚焦EPG业务服务质量，从业务历史波动识别异常并做出预测预警，实现EPG业务质差隐患识别和预测，隐患发现时长缩短至0.5小时，隐患识别及时率和准确率均在90%以上。（剩余6877字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。