[发明专利]网络设备、网络业务预测装置和方法

权利要求书

1.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：处理器、以及与所述处理器相连的存储器；

所述处理器，用于获取历史数据，所述历史数据包括历史业务分布特性和历史数据包数目；

所述处理器，还用于根据所述历史业务分布特性和当前时段对应的预测样本对未来至少一个时间单元内的业务分布特性进行预测，所述预测样本包括当前时段对应的时间单元内的业务分布特性；

所述处理器，还用于根据所述历史数据包数目和当前时段对应的测试样本对未来至少一个调度周期的数据包数目进行预测，所述测试样本包括在当前时段内的N个调度周期的数据包数目，N≥1。

2.根据权利要求1所述的网络设备，其特征在于，

所述处理器，还用于根据所述历史业务分布特性获取m个聚类样本，每个聚类样本包括一个时间单元内的业务分布特性对应的n维数据，m≥1，n≥1；

所述处理器，还用于通过K-Means聚类算法对所述m个聚类样本进行聚类得到k个类，1≤k≤m；

所述处理器，还用于获取所述当前时段对应的预测样本，所述预测样本包括当前时段所对应的时间单元内的业务分布特性对应的n维数据；

所述处理器，还用于从所述k个类中获取与所述预测样本相匹配的类；

所述处理器，还用于根据与所述预测样本相匹配的类对所述未来至少一个时间单元内的业务分布特性进行预测。

3.根据权利要求2所述的网络设备，其特征在于，

所述处理器，还用于选取k个初始的质心点，所述k个初始的质心点分别为u₁，u₂，…，u_k；

所述处理器，还用于对于每一个聚类样本，计算所述聚类样本所属的类；其中，第i个聚类样本x⁽ⁱ⁾所属的类c⁽ⁱ⁾为：c⁽ⁱ⁾表示所述第i个聚类样本x⁽ⁱ⁾与k个质心点中距离最近的质心点所属的类，1≤i≤m，c⁽ⁱ⁾∈[1，k]；

所述处理器，还用于对于每一个类，更新所述类的质心点；其中，第j个类的质心点u_j为：

所述处理器，还用于判断更新后的所述质心点u_j是否满足预定条件；

所述处理器，还用于若满足所述预定条件，则完成对所述m个聚类样本的聚类，并记录更新后的所述质心点u_j；

所述处理器，还用于若不满足所述预定条件，则再次执行所述对于每一个聚类样本，计算所述聚类样本所属的类的步骤。

4.根据权利要求3所述的网络设备，其特征在于，

所述处理器，还用于在每一次更新之后，计算更新后的所述质心点u_j所属的类中各个聚类样本与所述质心点u_j的距离之和L；

所述处理器，还用于判断本次更新后计算得的所述距离之和L与上一次更新后计算得到的所述距离之和L之间的差值是否小于预定门限值；

所述处理器，还用于若小于所述预定门限值，则确定更新后的所述质心点u_j满足所述预定条件；

所述处理器，还用于若大于所述预定门限值，则确定更新后的所述质心点u_j不满足所述预定条件。

5.根据权利要求3所述的网络设备，其特征在于，

所述处理器，还用于分别计算所述预测样本与各个类的质心点之间的欧氏距离；

所述处理器，还用于将与所述预测样本之间的欧氏距离最小的质心点所属的类确定为与所述预测样本相匹配的类。

6.根据权利要求5所述的网络设备，其特征在于，

所述处理器，还用于将所述预测样本添加至与所述预测样本相匹配的类中；

所述处理器，还用于更新所述与所述预测样本相匹配的类的质心点。