[发明专利]车联网流量预测模型构建方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 201811598746.1 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109379240B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 李璞;吴淑雨;薛彦钱;耿锦云;黄磊;付彪 | 申请（专利权）人： | 湖北亿咖通科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王献茹 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市经济技术开发区*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种车联网流量预测模型构建方法、装置和电子设备；其中，该车联网流量预测模型构建方法中，首先获取用户的车联网流量数据，并对该车联网流量数据进行预处理；然后将预处理的车联网流量数据输入至自回归时间序列模型中，得到流量预测值；通过流量预测值和流量预测值对应的流量实际值训练该自回归时间序列模型，直至模型的损失值满足预设的损失值阈值，得到目标模型。本发明通过目标模型预测车联网流量数据，可针对不同用户进行定制化流量服务，有效地控制了流量成本。 | ||
| 搜索关键词： | 联网 流量 预测 模型 构建 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种车联网流量预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的车联网流量数据，对所述车联网流量数据进行预处理；将预处理后的车联网流量数据输入至自回归时间序列模型中，得到流量预测值；根据所述流量预测值和所述流量预测值对应的流量实际值，对所述自回归时间序列模型进行训练，直至所述模型的损失值满足预设的损失值阈值，得到目标模型。
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