[发明专利]流量预测方法及装置、计算机可存储介质

权利要求书

1.一种流量预测方法，包括：

获取无源光纤网络PON端口的历史流量数据；

根据所述历史流量数据，确定未来时间点的流量的多种第一特征值，其中，所述多种第一特征值包括以下第一特征值中的多种：在所述未来时间点之前的、每个指定流量周期内的多个指定历史时间点的流量；每个指定流量周期内的多个指定历史时间点的流量的相关值；和未来时间点的流量的类型；其中，根据所述历史流量数据，确定未来时间点的流量的多种第一特征值包括：

根据所述历史流量数据，确定所述PON端口的流量周期；

确定在所述未来时间点之前的、每个指定流量周期内的多个指定历史时间点的流量；

对每个指定流量周期内的多个指定历史时间点的流量进行数学运算，得到每个指定流量周期内的多个指定历史时间点的流量的相关值；

根据所述多种第一特征值，利用随机森林算法，预测所述未来时间点的流量。

2.根据权利要求1所述的流量预测方法，其中，根据所述历史流量数据，确定未来时间点的流量的多种第一特征值还包括：

根据所述历史流量数据，确定与未来时间点对应的历史时间点的流量的类型；

根据所述与未来时间点对应的历史时间点的流量的类型，确定所述未来时间点的流量的类型。

3.根据权利要求2所述的流量预测方法，其中，所述类型包括忙时流量和闲时流量，根据所述历史流量数据，确定与未来时间点对应的历史时间点的流量的类型包括：

根据所述历史流量数据中的各个历史时间点的流量的加和，计算阈值；

在与未来时间点对应的历史时间点的流量大于所述阈值的情况下，将所述与未来时间点对应的历史时间点的流量的类型，确定为忙时流量；

在与未来时间点对应的历史时间点的流量小于或等于所述阈值的情况下，将所述与未来时间点对应的历史时间点的流量的类型，确定为闲时流量。

4.根据权利要求3所述的流量预测方法，其中，根据所述历史流量数据中的各个历史时间点的流量的加和，计算阈值包括：

根据所述加和与指定百分比的乘积，确定所述阈值。

5.根据权利要求1所述的流量预测方法，其中，根据所述历史流量数据，确定所述PON端口的流量周期包括：

根据所述历史流量数据，利用曲线拟合方法，确定所述PON端口的流量周期。

6.根据权利要求1所述的流量预测方法，其中，所述相关值为每个指定流量周期中各个指定历史时间点的流量的均值、中位数、最大值和方差中的至少一个。

7.根据权利要求1所述的流量预测方法，还包括：

利用随机森林算法，生成多棵决策树；

根据所述历史流量数据，计算每棵决策树的预测权重；

其中，根据所述多种第一特征值，利用随机森林算法，预测所述未来时间点的流量包括:

根据所述多种第一特征值，利用所述多棵决策树和每棵决策树的预测权重，预测未来时间点的流量。

8.根据权利要求7所述的流量预测方法，其中，根据所述历史流量数据，计算每棵决策树的预测权重包括：

确定所述历史流量数据中每个历史时间点的流量的多种第二特征值，所述第二特征值与所述第一特征值的种类相同；

根据所述历史流量数据中每个历史时间点的流量和所述多种第二特征值，确定多个训练样本；

利用所述多个训练样本，确定每棵决策树的准确率；

根据每棵决策树的准确率与各棵决策树的准确率的总和的比值，计算每棵决策树的预测权重。

9.根据权利要求8所述的流量预测方法，其中，利用所述多个训练样本，确定每棵决策树的准确率包括：

将每个训练样本中的每个历史时间点的流量和所述多种第二特征值，输入与所述每个训练样本对应的决策树，得到每棵决策树的准确率。