基于人工智能的通信网络流量异常监测方法

由于通信网络流量随着用户行为、应用需求以及网络环境的变化而不断波动,当通信网络流量出现异常时,情况变得更加复杂,导致监测通信网络流量异常结果与实际偏差较大。针对上述现象,提出基于人工智能的通信网络流量异常监测方法。通过对大量历史流量数据进行分析、归纳和总结,构建通信网络流量特征经验库,计算通信网络的实时流量,反映网络当前的流量状况。利用人工智能技术,结合粒子群优化算法,对流量数据进行深度学习和分析,实现流量异常的智能监测。实验结果表明,该方法能够不断适应网络变化,使通信网络流量异常监测结果贴近实际,提高监测的准确性,为网络通信的安全和稳定提供有力保障。