[發(fā)明專利]一種基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011012312.6
• 申請(qǐng)日: 2020-09-24
• 公開（公告）號(hào): CN112165412B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳侃
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中盈優(yōu)創(chuàng)資訊科技有限公司
• 主分類號(hào): H04L43/0876
• 分類號(hào): H04L43/0876;H04L41/147
• 代理公司: 上海嘉藍(lán)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31407
• 代理人: 金波

1.一種基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括：

步驟一，獲取PON口流量數(shù)據(jù)

獲取到按小時(shí)記錄的PON口流量數(shù)據(jù)，對(duì)于存在的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行部分處理；

步驟二，數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)于部分有缺失的流量數(shù)據(jù)，當(dāng)缺失數(shù)據(jù)比例小于20％時(shí)，采用插值填充對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充；對(duì)于同一時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)多條記錄的數(shù)據(jù)，取該時(shí)間點(diǎn)的多條數(shù)據(jù)的平均值保留；

步驟三，數(shù)據(jù)特征工程

對(duì)于數(shù)據(jù)日期是否為節(jié)假日進(jìn)行標(biāo)注作為特征，對(duì)于數(shù)據(jù)日期是周X進(jìn)行標(biāo)注作為特征，對(duì)于數(shù)據(jù)時(shí)間是二十四小時(shí)中的N小時(shí)進(jìn)行標(biāo)注作為特征；根據(jù)數(shù)據(jù)日期是每周X(X＝1～7)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)的均值、方差和中位數(shù)作為特征保留，根據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)間是每N小時(shí)(N＝0～23)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將統(tǒng)計(jì)的均值、方差和中位數(shù)作為特征保留；根據(jù)每天的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行均值統(tǒng)計(jì)并作為特征，并用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，擬合得到的多項(xiàng)式用于對(duì)未來時(shí)間點(diǎn)該特征的特征值預(yù)測(cè)填充，根據(jù)每天每小時(shí)的流量數(shù)據(jù)作為特征，并用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，擬合得到的多項(xiàng)式用于對(duì)未來時(shí)間點(diǎn)該特征的特征值預(yù)測(cè)填充；

步驟四，lightgbm建模

通過輸入步驟三產(chǎn)生的所有特征進(jìn)行l(wèi)ightgbm建模訓(xùn)練得到模型，預(yù)測(cè)時(shí)利用該模型輸入對(duì)應(yīng)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

步驟五，fbprophet建模

通過輸入流量數(shù)據(jù)、流量對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)以及節(jié)假日特征進(jìn)行fbprophet建模并保存，模型訓(xùn)練時(shí)記錄下訓(xùn)練數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，預(yù)測(cè)時(shí)利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；

步驟六，模型融合預(yù)測(cè)輸出

將步驟四得到的模型預(yù)測(cè)出的結(jié)果和步驟五得到的模型預(yù)測(cè)出的結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終結(jié)果為final_result＝0.5*prophet_result+0.5*lgbm_result。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟三中擬合多項(xiàng)式的方法包括：

將當(dāng)前數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，測(cè)試集占總數(shù)比例的10％；

假設(shè)曲線符合高階多項(xiàng)式的形式,構(gòu)造高階多項(xiàng)式函數(shù)形式，利用訓(xùn)練集從1階遍歷至最高階數(shù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合；

利用測(cè)試集計(jì)算擬合出各曲線的r2分值，r2分值范圍在[-1,1]之間，分值越高的代表擬合程度越好，選用對(duì)應(yīng)分值最高的階數(shù)的多項(xiàng)式作為該條時(shí)序流量數(shù)據(jù)的擬合函數(shù)；

記錄下該函數(shù)的階數(shù)及對(duì)應(yīng)的參數(shù)并保存。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述高階多項(xiàng)式函數(shù)形式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述r2分值的計(jì)算方法包括：

若用y_i表示真實(shí)觀測(cè)值，表示真實(shí)觀測(cè)值的平均值,表示預(yù)測(cè)值，則

回歸平方和為：

殘差平方和為：

r2分值公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟六中fbprophet預(yù)測(cè)時(shí)根據(jù)建模時(shí)采用的按小時(shí)(H)或者按天(D)的特征來進(jìn)行計(jì)算，輸入預(yù)測(cè)freq＝’H’以及想要預(yù)測(cè)的時(shí)間長(zhǎng)度periods,根據(jù)之前記錄下來的訓(xùn)練數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，之后的數(shù)據(jù)即為預(yù)測(cè)出的結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟六中l(wèi)ightgbm預(yù)測(cè)時(shí)所需要的特征通過以下方式計(jì)算：

根據(jù)未來預(yù)測(cè)日期得到相應(yīng)特征，包括是否節(jié)假日，每周周X以及每天N小時(shí)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列模型的流量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟六中l(wèi)ightgbm預(yù)測(cè)時(shí)所需要的特征通過以下方式計(jì)算：

根據(jù)統(tǒng)計(jì)值字典進(jìn)行關(guān)聯(lián)得到特征，包括每周周X及以及每天的N小時(shí)的統(tǒng)計(jì)均值、標(biāo)準(zhǔn)差和中位數(shù)。