[发明专利]一种基于指数加权和拐点检测的网络资源分配方法及装置

权利要求书

1.一种基于指数加权和拐点检测的网络资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取网络流量序列，其中，所述网络流量序列为按照预设时间间隔获取的预设时间段内网络流量数据，并按照时间顺序排列组成的序列；

将所述网络流量序列输入拐点检测模型，根据所述网络流量序列中数据的分布状态，确定所述网络流量序列中最后一个数据是否为拐点数据，其中，所述拐点数据为与其他数据的分布状态不符的数据；

如果所述最后一个数据为拐点数据，将指数加权移动平均EWMA模型的加权下降参数由默认值调整至第一目标值，其中，所述第一目标值大于所述默认值；

基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果；

基于所述第一预测结果分配网络资源；

如果当所述最后一个数据不为拐点数据时，按照对应的时间由晚到早的顺序，依次判断所述最后一个数据之前的预设数量个数据中是否存在拐点数据；

如果存在，基于所述拐点数据的前一个数据至所述最后一个数据之间数据的数量、第一目标值及预设步长，确定第二目标值，其中，所述第二目标值大于等于默认值，且小于所述第一目标值；

将EWMA模型的加权下降参数由所述默认值调整至所述第二目标值；

基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第二预测结果；

基于所述第二预测结果分配网络资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第二预测结果的步骤，包括：

将第一网络流量子序列输入所述EWMA模型，以使所述EWMA模型基于所述第二目标值，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第二预测结果，其中，所述第一网络流量子序列为以所述拐点数据为起点，以所述最后一个数据为终点的序列；或，

将所述网络流量序列输入所述EWMA模型，以使所述EWMA模型基于所述第二目标值，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第二预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述最后一个数据之前的预设数量个数据中不存在拐点数据时，所述方法还包括：

在所述网络流量序列中确定所述最后一个数据之前的第一个拐点数据，作为目标拐点数据；

将第二网络流量子序列输入EWMA模型，以使所述EWMA模型基于默认值，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第三预测结果，其中，所述第二网络流量子序列为以所述目标拐点数据为起点，以所述最后一个数据为终点的序列；

基于所述第三预测结果分配网络资源。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果的步骤之前，所述方法还包括：

将所述网络流量序列中最后一个数据之前的数据去除；

所述基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果的步骤，包括：

将去除后的网络流量序列输入所述EWMA模型，以使所述EWMA模型基于所述第一目标值，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络流量序列及所述EWMA模型的调整后的加权下降参数，确定当前时间点的网络流量预测结果，作为第一预测结果的步骤，包括：

根据公式计算当前时间点的网络流量预测结果Z_i；

其中，i为所述网络流量序列包括的数据的数量，i≥0，r为加权下降参数，r的默认值∈(0,1)，为所述网络流量序列，μ₀为预设的预测结果初始值。