在数字化浪潮席卷全球的当下，网络通信深度融入社会各领域，成为经济社会运转的关键支撑。随着5G与物联网的蓬勃发展，网络规模不断扩张、业务类型日益繁杂，传统网络监控手段在复杂网络环境下逐渐力不从心。智能监控作为保障网络通信系统稳定运行的重要技术，在2025年迎来新的发展机遇与挑战。深度学习凭借强大的特征提取和模式识别能力，为网络通信系统智能监控带来了新的解决方案，相关研究与实践取得了显著成果。
《2025-2030年中国智能监控行业市场深度研究及发展前景投资可行性分析报告》指出，深度学习模型融合感知与强化学习决策能力，能依据网络通信系统实时状态快速决策，提升数据传输效率与安全性。在网络通信系统智能监控中，将报警信息文本环境转化为向量化序列环境后，需明确模型的状态、动作和奖励。状态设定为 n 个警报信息对应的四元序列，通过前 n 个报警信息预测第 n+1 个报警信息;动作设计为报警时间、级别、源和通信协议信息的组合，实现状态转换;奖励机制通过奖励函数评估动作，比较预测结果与实际报警信息，以降低差值、提高预测准确率，引导模型优化故障监控策略。
网络通信系统稳定性关乎重大，及时准确监控故障至关重要。深度学习利用近似奖励值函数解决状态空间大时的迭代求解问题，通过价值函数计算损失函数，以最小化损失函数更新网络权重。为降低输出 Q 值与目标值相关性、增强算法稳定性，采用目标网络生成目标 Q 值，并运用随机梯度下降法更新网络参数。同时，采用 ε-greedy 策略选择行动，平衡探索与利用，提高智能监控效率。
深度学习算法运行于配备 Intel Core i5 处理器、16GB 内存及 AMD EPYC 系列处理器的计算机。实验采集涵盖不同时段、业务类型，总量达 1TB 的网络流量样本，经预处理、加密匿名及数据增强，为智能监控模型提供海量多样的数据支持。
实验数据显示，迭代次数为 100 次时，深度学习模型的网络通信系统智能监控准确率及精度分别为 76.4% 和 80.3%，处于初步学习阶段，对数据特征理解和模式识别能力有限。随着迭代次数增加，智能监控准确率及精度持续递增，1200 次时达到 98.9% 和 97.2%，较 100 次时分别提升 29.45% 和 21.04%。之后准确率提升趋于平缓，1500 次时较 1200 次仅增加 0.3% 和 0.7%，因此确定 1200 次为最佳迭代次数，既能满足监控要求，又可避免计算资源浪费。
在对数据传输错误、通信中断、应用程序响应时间延长等常见故障的监控中，深度学习模型表现优异。其对数据传输错误故障识别准确率达 97.4%，而蚁群算法和卷积神经网络算法均低于 90%。卷积神经网络算法对通信中断故障和应用程序响应时间延长的识别准确率分别为 80.6% 和 78.1%，远低于深度学习模型，后者对三类故障识别准确率均超 95%，充分证明深度学习模型在网络通信系统故障智能监控方面的显著优势。
综上所述，随着迭代次数增加，网络通信系统智能监控准确率及精度呈现先快速上升、再趋于平缓并稳定的趋势，1200次迭代可实现高效监控。深度学习模型在故障识别上表现卓越，对常见故障识别准确率高，且优于蚁群算法和卷积神经网络算法。将深度学习应用于网络通信系统智能监控，极大提升了监控效率，为保障网络通信系统稳定可靠运行提供了有力支撑，也为智能监控行业在网络通信领域的发展指明了方向 。
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