随着无线网络在现代社会中的广泛普及,其复杂性和动态性不断提升,导致故障问题变得愈发多样且难以诊断。传统的监测与故障定位方法在应对日益庞大的数据量和复杂的网络环境时表现出明显的局限性,尤其是在实时性和准确性方面。为此,为了提升无线网络运行的稳定性和故障管理的智能化水平,本文以机器学习为核心技术,从数据预处理、特征选择与融合、模型优化等方面探讨故障预测与诊断的实现路径。通过引入深度学习技术,进一步增强模型对复杂非线性关系的捕捉能力,为无线网络的高效运行和故障管理提供了理论支持和实践指导,具有显著的现实意义。

机器学习；无线网络故障；预测；诊断

[1]谷奉锦. 基于知识图谱的5G网络故障诊断与分析方法研究[D]. 南京邮电大学, 2023. [2]陈彦. 无线网络中断检测技术研究[D]. 东南大学, 2019. [3]张恺飒. 数据驱动的无线网络性能分析和预测[D]. 北京邮电大学, 2022.

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis05.20250203

Published： 2025