任务数据预测方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种任务数据预测方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取执行目标任务时所产生的实际任务数据；确定产生实际任务数据的目标时间的时间类型；获取与时间类型相同的其他时间中所产生的目标任务的历史任务数据；基于历史任务数据以及与时间类型对应的指数平滑算法预测在目标时间中执行目标任务时所产生的预测任务数据。通过本发明专利技术，解决了相关技术中存在的预测任务数据不准确的问题，提高了预测任务数据的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
任务数据预测方法、装置、存储介质及电子装置


[0001]本专利技术实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种任务数据预测方法、装置、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]在相关技术中，通常会利用历史任务数据预测未来任务数据的分布特点，确定未来任务数据。然而，在相关技术中存在预测任务数据不准确的问题。
[0003]针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种任务数据预测方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的预测任务数据不准确的问题。
[0005]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种任务数据预测方法，包括：获取执行目标任务时所产生的实际任务数据；确定产生所述实际任务数据的目标时间的时间类型；获取与所述时间类型相同的其他时间中所产生的所述目标任务的历史任务数据；基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0006]在一个示例性实施例中，确定产生所述实际任务数据的目标时间的时间类型包括：统计所述实际任务数据，以确定所述任务数据的显著性水平值；在所述显著性水平值小于第一设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为线性分布，基于所述线性分布确定所述目标时间的时间类型为第一类型；在所述显著性水平值大于第二设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为周期性分布，基于所述周期性分布确定所述目标时间的时间类型为第二类型；其中，所述第一类型和所述第二类型不同。
[0007]在一个示例性实施例中，基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据包括：在确定所述目标时间的时间类型为所述第一类型的情况下，确定与所述第一类型对应的指数平滑算法为二次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述二次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0008]在一个示例性实施例中，基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据包括：在确定所述目标时间的时间类型为所述第二类型的情况下，确定与所述第二类型对应的指数平滑算法为三次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述三次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0009]在一个示例性实施例中，在基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据之后，所述方法还包括：确定所述预测任务数据的数据量与所述实际任务数据的数据量的目标差值；
在所述目标差值大于预定阈值的情况下，执行告警操作。
[0010]在一个示例性实施例中，在基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据之后，所述方法还包括：确定所述目标任务所需的资源信息；为所述目标任务分配与所述资源信息对应的资源。
[0011]根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种任务数据预测装置，包括：第一获取模块，用于获取执行目标任务时所产生的实际任务数据；确定模块，用于确定产生所述实际任务数据的目标时间的时间类型；第二获取模块，用于获取与所述时间类型相同的其他时间中所产生的所述目标任务的历史任务数据；预测模块，用于基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0012]在一个示例性实施例中，所述确定模块包括：统计单元，用于统计所述实际任务数据，以确定所述任务数据的显著性水平值；第一确定单元，用于在所述显著性水平值小于第一设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为线性分布，基于所述线性分布确定所述目标时间的时间类型为第一类型；第二确定单元，用于在所述显著性水平值大于第二设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为周期性分布，基于所述周期性分布确定所述目标时间的时间类型为第二类型；其中，所述第一类型和所述第二类型不同。
[0013]在一个示例性实施例中，所述预测模块通过如下方式实现基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据：在确定所述目标时间的时间类型为所述第一类型的情况下，确定与所述第一类型对应的指数平滑算法为二次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述二次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0014]在一个示例性实施例中，所述预测模块通过如下方式实现基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据：在确定所述目标时间的时间类型为所述第二类型的情况下，确定与所述第二类型对应的指数平滑算法为三次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述三次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。
[0015]在一个示例性实施例中，所述装置用于在基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据之后，确定所述预测任务数据的数据量与所述实际任务数据的数据量的目标差值；在所述目标差值大于预定阈值的情况下，执行告警操作。
[0016]在一个示例性实施例中，所述装置还用于在基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据之后，确定所述目标任务所需的资源信息；为所述目标任务分配与所述资源信息对应的资源。
[0017]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0018]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述
存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0019]通过本专利技术，获取执行目标任务时产生的实际任务数据，确定产生实际任务数据的目标时间的时间类型，获取与时间类型相同的其他时间中产生的目标任务的历史任务数据，根据历史任务数据以及时间类型对应的指数平滑算法预测在目标时间中执行目标任务时产生的预测任务数据。由于对不同时间类型的任务数据利用不同的指数平滑算法进行预约，因此，可以解决相关技术中存在的预测任务数据不准确的问题，提高了预测任务数据的准确率。
附图说明
[0020]图1是本专利技术实施例的一种任务数据预测方法的移动终端的硬件结构框图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例的任务数据预测方法流程图；
[0022]图3是根据本专利技术具体实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务数据预测方法，其特征在于，包括：获取执行目标任务时所产生的实际任务数据；确定产生所述实际任务数据的目标时间的时间类型；获取与所述时间类型相同的其他时间中所产生的所述目标任务的历史任务数据；基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定产生所述实际任务数据的目标时间的时间类型包括：统计所述实际任务数据，以确定所述任务数据的显著性水平值；在所述显著性水平值小于第一设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为线性分布，基于所述线性分布确定所述目标时间的时间类型为第一类型；在所述显著性水平值大于第二设定值的情况下，确定所述实际任务数据的分布方式为周期性分布，基于所述周期性分布确定所述目标时间的时间类型为第二类型；其中，所述第一类型和所述第二类型不同。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据包括：在确定所述目标时间的时间类型为所述第一类型的情况下，确定与所述第一类型对应的指数平滑算法为二次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述二次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据包括：在确定所述目标时间的时间类型为所述第二类型的情况下，确定与所述第二类型对应的指数平滑算法为三次指数平滑算法；基于所述历史任务数据以及所述三次指数平滑算法预测在所述目标时间中执行所述目标任务时所产生的预测任务数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述历史任务数据以及与所述时间类型对应的指数平滑算法预测在所述目标时...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶晓燕，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：