数字通信世界杂志

摘要：海底通信电缆是连接远洋平台与陆地的重要基础设施。其故障多发生在深海区域，受限于复杂的环境条件，传统检测方法效率较低，且易受到恶劣天气和深海压力等因素的干扰。相比之下，深度学习技术具备处理海量传感器数据的能力，能够自动学习并提取复杂特征，显著提升故障识别的精度，并实现对电缆状态的实时监测，及时发现潜在风险。为此，本文基于深度学习方法，构建了融入注意力机制的CNN-LSTM海上通信电缆故障识别模型，以提高识别的准确性与稳定性。

关键词： 海上通信电缆;故障识别;深度学习;注意力机制;

专辑： 信息科技

专题： 电信技术;自动化技术

分类号： TP18;TN913.32