[发明专利]基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法

权利要求书

1.基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，包括开放平台网关和与开放平台网关连接的行内应用、第三方应用，其特征在于：所述开放平台网关包括与行内应用、第三方应用连接的OpenAPI网关，所述OpenAPI网关上还连接有OpenAPI流控模块，所述OpenAPI流控模块上还连接有流控策略AI模块，所述流控策略AI模块上还连接有Data模块；

还包括以下步骤：

S1、流控策略AI模块通过提取Data模块中OpenAPI网关登记的各第三方应用交易信息；

S2、流控策略AI模块根据步骤S1提取的各第三方应用交易信息建立控制模型；

S3、根据步骤S2建立的控制模型预测未来一定时间各第三方应用交易量，针对不同第三方应用的交易量预测，制定下一个时间区间的流控策略；

S4、流控策略AI模块将步骤S3制定的流控策略输入OpenAPI流控模块中。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，其特征在于：所述步骤S2中流控策略AI模块根据步骤S1提取的各第三方应用交易信息建立的控制模型为ARIMA模型。

3.根据权利要求2所述的基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，其特征在于：所述步骤S2中根据步骤S1提取的各第三方应用交易信息建立ARIMA模型的方法包括以下步骤：

S201：初始化步骤S1中提取的数据，获取被观测系统的时间序列数据；

S202、判断时间序列数据是否为平稳时间序列；若是，进入步骤S204，若不是，进入步骤S203；

S203、对时间序列数据进行d阶差分运算，化为新的时间序列数据；

S204、对平稳时间序列数据分别求得其自相关系数ACF和偏自相关系数PACF，通过对自相关图和偏自相关图的分析，得到最佳的阶层p和阶数q；

S205、由以上得到的d、q、p，得到ARIMA模型，对得到的模型进行模型检验。

4.根据权利要求3所述的基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，其特征在于：所述步骤S202中判断时间序列数据是否为平稳时间序列的方法采用：对时间序列数据绘图，观测图像判断是否为平稳时间序列。

5.根据权利要求3所述的基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，其特征在于：所述步骤S204中得到最佳的阶层p和阶数q的方法采用：建立多个p参数和多个q参数组成的参数池，根据参数池的参数建立多个ARIMA模型，计算各个模型的AIC数值，选择AIC数值最小的模型作为最佳的阶层p和阶数q。

6.根据权利要求1所述的基于时间序列预测的开放平台网关智能流控方法，其特征在于：还包括步骤S5：设置交易量阈值，当步骤S3预测的各第三方应用交易量之和大于交易量阈值时，流控策略AI模块发出预警信号。