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龙图腾网获悉江苏睿鸿网络技术股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120935047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511189032.5，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法是由贡伟力;李加;孙安设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法，输出滑动窗口时间序列张量；通过不同膨胀系数的双向门控循环单元在前向和后向两个方向上遍历滑动窗口时间序列张量并输出全局上下文嵌入序列；生成对齐上下文嵌入表示，并归一化处理，输出归一化对齐上下文嵌入表示；得到优化后的多任务迁移预测模型；将故障概率预测结果与动态故障阈值比较生成故障预警信号，根据故障预警信号自动触发海外融合CDN智能运维动作。本发明提升了运维响应效率和网络服务稳定性，满足了全球用户的高可用、高质量访问需求。

本发明授权一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海外融合CDN故障预测方法，其特征在于，包括： 采集海外融合CDN网络指标数据，并进行预处理，输出滑动窗口时间序列张量； 将滑动窗口时间序列张量输入多分辨率膨胀双向门控循环单元共享特征编码器，通过不同膨胀系数的双向门控循环单元在前向和后向两个方向上遍历滑动窗口时间序列张量并输出全局上下文嵌入序列； 基于全局上下文嵌入序列计算交叉域注意力以融合源域全局上下文嵌入序列与目标域全局上下文嵌入序列，生成对齐上下文嵌入表示，并归一化处理，输出归一化对齐上下文嵌入表示； 将归一化对齐上下文嵌入表示输入多任务迁移预测模型，多任务迁移预测模型包括故障概率分类任务分支、最大负载窗口回归任务分支与网络延迟分布分段回归任务分支； 对多任务迁移预测模型进行训练，得到优化后的多任务迁移预测模型； 将目标域实时采集的标准化海外融合CDN网络指标数据输入优化后的多任务迁移预测模型得到故障概率预测结果，基于故障概率预测结果结合历史阈值统计与告警敏感度策略计算动态故障阈值，并将故障概率预测结果与动态故障阈值比较生成故障预警信号，根据故障预警信号自动触发海外融合CDN智能运维动作; 所述将滑动窗口时间序列张量输入多分辨率膨胀双向门控循环单元共享特征编码器，通过不同膨胀系数的双向门控循环单元在前向和后向两个方向上遍历滑动窗口时间序列张量并输出全局上下文嵌入序列，包括： 将滑动窗口时间序列张量依次输入多分辨率膨胀双向门控循环单元共享特征编码器； 多分辨率膨胀双向门控循环单元共享特征编码器在多个膨胀系数设定下，分别构建膨胀双向门控循环单元，对每一个滑动窗口时间序列张量进行特征编码，对于每一个膨胀系数，采用对应的膨胀双向门控循环单元从第一个时间片开始以膨胀间隔为步长，分别沿前向和后向两个方向遍历滑动窗口时间序列张量，获得膨胀上下文表示； 将所有不同膨胀系数下获得的膨胀上下文表示在特征维度上进行拼接，得到多分辨率上下文融合表示； 采用线性变换将多分辨率上下文融合表示映射至共享上下文嵌入空间，生成共享上下文嵌入表示，将所有滑动窗口的共享上下文嵌入表示按照滑动窗口编号顺序排列，构建滑动窗口级别的全局上下文嵌入序列。

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