在數位化浪潮席捲全球的當下，網絡通信深度融入社會各領域，成為經濟社會運轉的關鍵支撐。隨著5G與物聯網的蓬勃發展，網絡規模不斷擴張、業務類型日益繁雜，傳統網絡監控手段在複雜網絡環境下逐漸力不從心。智能監控作為保障網絡通信系統穩定運行的重要技術，在2025年迎來新的發展機遇與挑戰。深度學習憑藉強大的特徵提取和模式識別能力，為網絡通信系統智能監控帶來了新的解決方案，相關研究與實踐取得了顯著成果。
《2025-2030年中國智能監控行業市場深度研究及發展前景投資可行性分析報告》指出，深度學習模型融合感知與強化學習決策能力，能依據網絡通信系統實時狀態快速決策，提升數據傳輸效率與安全性。在網絡通信系統智能監控中，將報警信息文本環境轉化為向量化序列環境後，需明確模型的狀態、動作和獎勵。狀態設定為 n 個警報信息對應的四元序列，通過前 n 個報警信息預測第 n+1 個報警信息;動作設計為報警時間、級別、源和通信協議信息的組合，實現狀態轉換;獎勵機制通過獎勵函數評估動作，比較預測結果與實際報警信息，以降低差值、提高預測準確率，引導模型優化故障監控策略。
網絡通信系統穩定性關乎重大，及時準確監控故障至關重要。深度學習利用近似獎勵值函數解決狀態空間大時的疊代求解問題，通過價值函數計算損失函數，以最小化損失函數更新網絡權重。為降低輸出 Q 值與目標值相關性、增強算法穩定性，採用目標網絡生成目標 Q 值，並運用隨機梯度下降法更新網絡參數。同時，採用 ε-greedy 策略選擇行動，平衡探索與利用，提高智能監控效率。
深度學習算法運行於配備 Intel Core i5 處理器、16GB 內存及 AMD EPYC 系列處理器的計算機。實驗採集涵蓋不同時段、業務類型，總量達 1TB 的網絡流量樣本，經預處理、加密匿名及數據增強，為智能監控模型提供海量多樣的數據支持。
實驗數據顯示，疊代次數為 100 次時，深度學習模型的網絡通信系統智能監控準確率及精度分別為 76.4% 和 80.3%，處於初步學習階段，對數據特徵理解和模式識別能力有限。隨著疊代次數增加，智能監控準確率及精度持續遞增，1200 次時達到 98.9% 和 97.2%，較 100 次時分別提升 29.45% 和 21.04%。之後準確率提升趨於平緩，1500 次時較 1200 次僅增加 0.3% 和 0.7%，因此確定 1200 次為最佳疊代次數，既能滿足監控要求，又可避免計算資源浪費。
在對數據傳輸錯誤、通信中斷、應用程式響應時間延長等常見故障的監控中，深度學習模型表現優異。其對數據傳輸錯誤故障識別準確率達 97.4%，而蟻群算法和卷積神經網絡算法均低於 90%。卷積神經網絡算法對通信中斷故障和應用程式響應時間延長的識別準確率分別為 80.6% 和 78.1%，遠低於深度學習模型，後者對三類故障識別準確率均超 95%，充分證明深度學習模型在網絡通信系統故障智能監控方面的顯著優勢。
綜上所述，隨著疊代次數增加，網絡通信系統智能監控準確率及精度呈現先快速上升、再趨於平緩並穩定的趨勢，1200次疊代可實現高效監控。深度學習模型在故障識別上表現卓越，對常見故障識別準確率高，且優於蟻群算法和卷積神經網絡算法。將深度學習應用於網絡通信系統智能監控，極大提升了監控效率，為保障網絡通信系統穩定可靠運行提供了有力支撐，也為智能監控行業在網絡通信領域的發展指明了方向 。
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