基于LSTM 算法的深度神经网络 在高阶自动驾驶系统故障预测中的实现
作 者：
王挺
摘 要：
为了提高自动驾驶系统中的软件故障预测效率，研究了基于 LSTM 算法的深度神经网络的实现方法。通过收集和预处理错误日志、传感器数据和车辆控制系统数据，构建并优化深度学习模型。模型训练采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），通过前向传播、反向传播和参数更新等步骤，最终实现对软件故障的高精度预测。实际应用表明，该方法能够显著提升错误日志处理速度和分类准确率，减少故障处理时间，提高系统的整体安全性和可靠性。研究结果表明，深度学习技术在软件故障预测中的应用具有显著的效果，为复杂系统的可靠运行提供了强有力的技术保障。
来 源：
《信息产业报道》 2024-10