基于深度学习的设备智能运维预测系统及方法

本发明公开了基于深度学习的设备智能运维预测系统及方法，具体涉及数据通信网络领域，用于解决预测结论与探测回执分离导致定位不精确问题，是通过从管理平面接收运维探测回执抽取路径标识与时间标识生成测量路径集合并建立回执序列索引，读取预测异常结论在测量路径集合内完成配准计算片段贯通显著性概率与时标重合显著性概率，采用费歇尔合并检验得到合并显著性结果裁剪生成候选链路段集合，在拓扑视图展开端口配置与转发关系校核一致性输出定位结果，基于定位结果检索运维知识库生成操作清单完成双重一致性校核形成可执行版本，在处置窗口回收新的运维探测回执验证定位结果调修规则项发布规则版本索引写回元数据。