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    網絡帶寬預測方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品制造方法及圖紙

    技術編號:44404710 閱讀:2 留言:0更新日期:2025-02-25 10:18
    本申請涉及一種網絡帶寬預測方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品。所述方法包括:獲取目標網絡的多個歷史數據,所述多個歷史數據是預設周期內所述目標網絡不同采樣時間點對應的相關數據,各所述歷史數據均包括總帶寬信息、不同應用程序對應的帶寬信息和不同用戶對應的帶寬信息;對所述多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據;將所述特征數據輸入預先訓練完成的帶寬預測模型中,得到所述帶寬預測模型輸出的帶寬預測結果。采用本方法能夠提高網絡帶寬預測準確性。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及網絡安全,特別是涉及一種網絡帶寬預測方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品


    技術介紹

    1、隨著互聯網以及通信技術的飛速發展,寬帶用戶和應用的增長帶動了帶寬需求的迅速增長。用戶對于網絡的需求日益提高,充分利用已有網絡資源,保障多數寬帶用戶的高質量上網體驗,就成了寬帶運營企業的工作重點。

    2、帶寬運營時的帶寬規劃基本都是人工評估后確定的固定可用帶寬,大部分時候以較高冗余帶寬量的成本犧牲確保帶寬需求。遇到特殊情況帶寬需求突增可用帶寬用完時,又會面臨網絡擁塞造成用戶體驗很差的情況。如果能夠提前預測未來時刻的帶寬值以及使用詳情,那么可以根據具體的需要靈活配置可用帶寬避免高冗余,也可以利用該預測值來調整具體的管理策略以顯著提高用戶體驗質量。

    3、傳統技術中,帶寬預測主要依賴于歷史的網絡整體帶寬來預測未來時刻的某項具體帶寬。然而網絡中各種應用復雜多變,帶寬隨時間不斷變化,因此,僅依據歷史的網絡整體帶寬預測得到的帶寬準確性較低。


    技術實現思路

    1、基于此,有必要針對上述技術問題,提供一種能夠提高網絡帶寬預測準確性的網絡帶寬預測方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品。

    2、第一方面,本申請提供了一種網絡帶寬預測方法,所述方法包括:獲取目標網絡的多個歷史數據,多個歷史數據是預設周期內目標網絡不同采樣時間點對應的相關數據,各歷史數據均包括總帶寬信息、不同應用程序對應的帶寬信息和不同用戶對應的帶寬信息;對多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據;將特征數據輸入預先訓練完成的帶寬預測模型中,得到帶寬預測模型輸出的帶寬預測結果。

    3、在其中一個實施例中,歷史數據還包括不同類型終端的總終端數量、總并發用戶數、總并發連接數、不同應用程序對應的連接數、不同用戶使用不同類型終端的終端數量和采樣時間點對應的狀態數據中的至少一種。

    4、在其中一個實施例中,對多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據,包括:對多個歷史數據中的各類型數據進行對應類型的數據處理方式處理,得到第一特征數據;數據處理方式包括取對數、線性歸一化、標準差歸一化和獨熱編碼;根據第一特征數據,得到特征數據。

    5、在其中一個實施例中,根據第一特征數據,得到特征數據,包括:對第一特征數據進行缺省值填充,得到第二特征數據;將第二特征數據作為特征數據。

    6、在其中一個實施例中,對第一特征數據進行缺省值填充,得到第二特征數據,包括:對第一特征數據中的各類型數據進行對應類型的缺省值填充方式填充,得到第二特征數據;其中,缺省值填充方式是根據各類型數據對應的數據處理方式確定的;缺省值填充方式包括觀測值填充法、均值填充法、中位數填充法和眾數填充法。

    7、在其中一個實施例中,所述方法還包括:獲取目標網絡的多個樣本歷史數據;各樣本歷史數據均包括樣本總帶寬信息、不同應用程序對應的樣本帶寬信息和不同用戶對應的樣本帶寬信息;對多個樣本歷史數據進行數據處理,得到樣本特征數據;根據樣本特征數據對待訓練模型進行訓練,在訓練完成后得到帶寬預測模型。

    8、第二方面,本申請還提供了一種網絡帶寬預測裝置,所述裝置包括:獲取模塊,用于獲取目標網絡的多個歷史數據,多個歷史數據是預設周期內目標網絡不同采樣時間點對應的相關數據,各歷史數據均包括總帶寬信息、不同應用程序對應的帶寬信息和不同用戶對應的帶寬信息;第一確定模塊,用于對多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據;第二確定模塊,用于將特征數據輸入預先訓練完成的帶寬預測模型中,得到帶寬預測模型輸出的帶寬預測結果。

    9、在其中一個實施例中,歷史數據還包括不同類型終端的總終端數量、總并發用戶數、總并發連接數、不同應用程序對應的連接數、不同用戶使用不同類型終端的終端數量和采樣時間點對應的狀態數據中的至少一種。

    10、在其中一個實施例中,第一確定模塊,具體用于對多個歷史數據中的各類型數據進行對應類型的數據處理方式處理,得到第一特征數據;數據處理方式包括取對數、線性歸一化、標準差歸一化和獨熱編碼;根據第一特征數據,得到特征數據。

    11、在其中一個實施例中,第一確定模塊,具體用于對第一特征數據進行缺省值填充,得到第二特征數據;將第二特征數據作為特征數據。

    12、在其中一個實施例中,第一確定模塊,具體用于對第一特征數據中的各類型數據進行對應類型的缺省值填充方式填充,得到第二特征數據;其中,缺省值填充方式是根據各類型數據對應的數據處理方式確定的;缺省值填充方式包括觀測值填充法、均值填充法、中位數填充法和眾數填充法。

    13、在其中一個實施例中,所述裝置還包括訓練模塊,用于獲取目標網絡的多個樣本歷史數據;各樣本歷史數據均包括樣本總帶寬信息、不同應用程序對應的樣本帶寬信息和不同用戶對應的樣本帶寬信息;對多個樣本歷史數據進行數據處理,得到樣本特征數據;根據樣本特征數據對待訓練模型進行訓練,在訓練完成后得到帶寬預測模型。

    14、第三方面,本申請還提供了一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面中任一項所述的方法的步驟。

    15、第四方面,本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面中任一項所述的方法的步驟。

    16、第五方面,本申請還提供了一種計算機程序產品,包括計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面中任一項所述的方法的步驟。

    17、上述網絡帶寬預測方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品,通過獲取目標網絡的多個歷史數據,多個歷史數據是預設周期內目標網絡不同采樣時間點對應的相關數據,各歷史數據均包括總帶寬信息、不同應用程序對應的帶寬信息和不同用戶對應的帶寬信息。而后,對多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據,將特征數據輸入預先訓練完成的帶寬預測模型中,得到帶寬預測模型輸出的帶寬預測結果,由于在對網絡帶寬預測時除了考慮總帶寬信息,還考慮了不同應用程序對應的帶寬信息和不同用戶對應的帶寬信息,其更能全面地、多元地、精細地展示目標網絡中的帶寬使用情況,從而可以提高網絡帶寬預測的準確性。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種網絡帶寬預測方法,其特征在于,所述方法包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述歷史數據還包括不同類型終端的總終端數量、總并發用戶數、總并發連接數、不同應用程序對應的連接數、不同用戶使用不同類型終端的終端數量和采樣時間點對應的狀態數據中的至少一種。

    3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述對所述多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據,包括:

    4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一特征數據,得到所述特征數據,包括:

    5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述對所述第一特征數據進行缺省值填充,得到第二特征數據,包括:

    6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

    7.一種網絡帶寬預測裝置,其特征在于,所述裝置包括:

    8.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

    9.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

    10.一種計算機程序產品,包括計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

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    【技術特征摘要】

    1.一種網絡帶寬預測方法,其特征在于,所述方法包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述歷史數據還包括不同類型終端的總終端數量、總并發用戶數、總并發連接數、不同應用程序對應的連接數、不同用戶使用不同類型終端的終端數量和采樣時間點對應的狀態數據中的至少一種。

    3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述對所述多個歷史數據進行數據處理,得到特征數據,包括:

    4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一特征數據,得到所述特征數據,包括:

    5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述對所述第一特征數據進行缺省值填充,得到第二特征...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:楊正敏
    申請(專利權)人:天翼云科技有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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