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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置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：CN119854099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411942074.7，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置是由彭小红;姜红滨;陈晶;王瑜杰;钟添荣设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置，属于网络故障预测领域，包括通过SNMP协议从多种异构硬件设备上采集数据到数据库；对数据库得到的数据进行预处理；对已有样本数据计算皮尔逊相关系数得到相关度高的指标；利用筛选的指标所构建出对应不同设备的双层滑动窗口作为构建局部特征的特征向量；将第二层滑动窗口数据作为特征向量输入到ARIMA算法模型中，利用模型对特征向量中的时序数据进行处理，结合参数的交叉组合规则，得到历史时序数据中最好的依赖关系，基于所学习的关系对输入的不同设备的不同指标值进行预测。本发明能够及时发现网络中可能存在的潜在问题，提高对网络的安全管控与风险预防能力。

本发明授权基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双层滑动窗口ARIMA算法的网络故障预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，对目标区域网络的多种异构设备的网络通信日志数据进行采集，并对目标区域网络的多种异构设备的不同指标数据进行采集； 步骤2，对得到的网络通信日志数据进行分析并对目标区域网络的多种异构设备的不同指标数据进行预处理，得到预处理后的数据； 步骤3，将预处理后得到的数据指标按照皮尔逊相关系数进行排序，选取出相关程度最高的几种指标作为网络故障类型的分类依据； 步骤4，将筛选后的指标数据按照设定的历史范围，按照不同层的设计规则，依次传入双层滑动窗口，并将填满第二层的滑动窗口的值作为最后的特征向量； 具体包括：按照历史数据区间与预测数据区间，合理设置包括第一层和第二层的双层滑动窗口，第一层滑动窗口按照整个窗口进行滑动，第二层滑动窗口按照窗口内数据流进行滑动；当第一层数据滑动窗口填满后，对本层数据计算出均值后放入第二层滑动窗口，当第一层窗口数据计算出均值后，重新置第一层窗口为空，循环往复上述工作，直至第二层滑动窗口全被填满；若首次将第二层滑动窗口填满，则将第二层滑动窗口数据作为特征向量传入ARIMA算法模型，随后第二层滑动窗口每滑动一次就往ARIMA算法模型传入一次向量； 步骤5，将特征向量输入到ARIMA算法模型中，利用ARIMA算法模型对特征向量中的时序数据进行处理，随后对参数的取值进行交叉组合，将得到交叉验证准确率最高的参数组合，作为最终算法参数选取的结果，从而实现对目标区域的不同网络故障情况进行预测。

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