[发明专利]基于双向循环神经网络的周期型容量数据预测方法、系统及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于双向循环神经网络的周期型容量数据预测方法、系统及存储介质，该方法：通过对指标数据类型进行分类，将指标数据的数据类型分为趋势型、周期型和不规则型，从而提升指标预测效率；然后针对周期型的指标数据进行预测，并提出基于双向循环神经网络的预测模型，即首先通过忙闲分布算法，得到忙闲规律序列，再通过搭建包含一层双向基本循环神经网络和一层双向长短时记忆网络的双向循环神经网络模型，最后，再通过线性回归模型对双向循环神经网络输出的结果进行优化，得到最终的预测结果。因此，本发明能够在指标和业务的多样性的场景下，保证容量预测结果的准确率。