[发明专利]流量预测方法、装置、计算设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据待预测小区的流量数据绘制时间序列；

根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建时间序列模型；

应用至少一个预测模型与所述时间序列模型进行拟合；

选择拟合效果最优的所述预测模型对所述待预测小区进行流量预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待预测小区的流量数据绘制时间序列之前，包括：

根据预设条件筛选所述待预测小区，其中，所述预设条件为小区为高负荷小区或弱覆盖小区；

获取所述待预测小区的流量数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建时间序列模型之前，包括：

若所述时间序列为非平稳序列，则对所述流量数据进行差分运算，化为平稳时间序列。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建时间序列模型，包括：

在所述时间序列模型中拟合入季节性趋势，所述季节性趋势s(t)满足以下关系式：

其中，t为时间，a_n、b_n为傅立叶系数，n为整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建时间序列模型，还包括：

在所述时间序列模型中拟合入节假日效应，所述节假日效应h(t)满足以下关系式：

其中，t为时间，N表示有节假日总个数，D_i表示该节假日前后一段时间，C_i表示影响节假日的范围。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建的时间序列模型满足以下关系式：

y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈_t

其中，t为时间，y(t)为观察值，g(t)为随时间的变化趋势项；s(t)为季节性趋势项；h(t)为节假日效应项；∈_t为误差项。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述选择所述拟合效果最优的所述预测模型对所述待预测小区进行流量预测，包括：

获取至少一个预测模型对所述时间序列拟合的度量参数；

根据所述度量参数确定所述拟合效果；

根据所述拟合效果选择最优的所述预测模型对所述待预测小区进行流量预测。

8.一种流量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

绘制单元，根据待预测小区的流量数据绘制时间序列；

构建单元，用于根据所述时间序列随时间的变化趋势以及季节趋势构建时间序列模型；

拟合单元，用于应用至少一个预测模型与所述时间序列模型进行拟合；

预测单元，用于选择拟合效果最优的所述预测模型对所述待预测小区进行流量预测。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的流量预测方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的流量预测方法的步骤。