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本公开提供了一种智能机柜故障预测方法、系统及智能机柜,所述方案包括获取智能机柜各类设备的运行状态;基于LSTM网络构建故障类型预测模型,并基于小波神经网络构建故障时间预测模型;将预训练的故障类型预测模型和时间预测模型相结合,基于所述运行状态数据,对智能机柜进行故障类型和故障发生时间的预测;所述方案利用LSTM网络和小波神经网络来分别预测故障类型和故障时间,能够有效处理故障类型和故障时间之间的关系,从而提高了预测准确度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113111585 A (43)申请公布日 2021.07.13 (21)申请号 202110407115.2 G06Q 10/04 (2012.01) (22)申请日 2
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