[发明专利]移动网络流量预测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种移动网络流量预测方法，其特征在于，包括：

获取目标时段内的历史移动网络数据；所述历史移动网络数据包括以下至少一项：使用移动网络的用户数量、所述移动网络对应的流量数据、目标业务渗透率、由指定类事件导致的流量增长率、网络侧的流量最大承载能力、所述流量数据的平均增长率；

将所述历史移动网络数据输入流量预测模型，得到所述流量预测模型的输出结果；所述流量预测模型至少包括第一预测模型、第二预测模型和第三预测模型；其中，所述第一流量预测模型基于所述流量数据的平均增长率、所述流量增长率和所述网络侧的流量最大承载能力训练得到；所述第二流量预测模型基于所述目标业务渗透率训练得到；所述第三流量预测模型基于所述用户数量、所述流量数据、所述目标业务渗透率和所述流量增长率训练得到；

确定各所述流量预测模型分别对应的权重；

根据各所述流量预测模型的输出结果及所述权重，计算得到待预测时刻的流量预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述历史移动网络数据输入流量预测模型之前，所述方法还包括：

对所述历史移动网络数据进行预处理；

所述预处理包括以下至少一项：

若第一时段内的所述用户数量与所述第一时段的前一相邻时段内的用户数量平均值之差大于预设数量阈值，则删除所述第一时段内的历史移动网络数据；

若第二时段内的所述流量数据与所述第二时段的前一相邻时段内的流量数据平均值之差大于预设流量阈值，则删除所述第二时段内的历史移动网络数据；

若第三时段内的所述目标业务渗透率与所述第三时段的前一相邻时段内的目标业务渗透率平均值之差大于预设渗透率阈值，则删除所述第三时段内的历史移动网络数据；

若第四时段内的所述流量增长率与所述第四时段的前一相邻时段的流量增长率平均值之差大于预设增长率阈值，则删除所述第四时段内的历史移动网络数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述流量预测模型分别对应的权重，包括：

确定各所述流量预测模型的初始权重；

按照预设规则调整各所述流量预测模型的初始权重，得到各所述流量预测模型分别对应的权重；所述预设规则包括以下至少一项：

若所述流量预测模型的输出结果不在预设流量范围内，则调整所述初始权重为0，作为所述流量预测模型对应的权重；

若所述流量预测模型的输出结果在所述预设流量范围内、且与所述待预测时刻的实际流量数据的差值小于或等于第一阈值，则调整所述初始权重为1，作为所述流量预测模型对应的权重；

若所述流量预测模型的输出结果在所述预设流量范围内、且与所述实际流量数据的差值小于或等于第二阈值，则增大所述初始权重，得到所述流量预测模型对应的权重；

若所述流量预测模型的输出结果在所述预设流量范围内、且与所述实际流量数据的差值大于或等于第三阈值，则减小所述初始权重，得到所述流量预测模型对应的权重；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值，所述第二阈值小于所述第三阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，各所述流量预测模型的初始权重之和为1；

所述按照预设规则调整各所述流量预测模型的初始权重，得到各所述流量预测模型分别对应的权重之后，所述方法还包括：

将调整后的权重值进行归一化，得到各所述流量预测模型分别对应的权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述历史移动网络数据输入流量预测模型，得到所述流量预测模型的输出结果，包括：

根据所述流量数据分别确定核心网络和无线网络对应的平均增长率；

根据所述核心网络和所述无线网络对应的平均增长率及所述流量增长率，计算所述核心网络在所述待预测时刻的预测流量以及所述无线网络在所述待预测时刻的预测流量；

将所述核心网络在所述待预测时刻的预测流量、所述无线网络在所述待预测时刻的预测流量和所述网络侧的流量最大承载能力对应的流量中的最小值确定为所述第一流量预测模型的输出结果。