基于小波神经网络的网络故障诊断方法、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于小波神经网络的网络故障诊断方法，步骤如下：S1，获取故障和正常状态下的网络数据；S2，对网络故障数据进行数值化和归一化处理，并采用PCA降维算法进行数据降维；S3，创建小波神经网络模型，选用改进的灰狼优化算法，将优化得到的参数作为小波神经网络模型的参数；再将步骤S2处理后的网络故障数据作为输入，反向调整参数时增加动量因子，通过不断训练，完成网络故障诊断模型建立；S4,输入实时网络状态数据，判断网络是否出现故障；S5,输出网络故障诊断结果及故障类别。本发明引入动量因子，提高诊断模型的局部寻优能力；采用改进灰狼算法，优化故障诊断模型的初始参数，避免初始参数选取的随机性。