【技术实现步骤摘要】
用网需求预测及网络调度方法
[0001]本专利技术涉及用网需求预测
,具体涉及一种用网需求预测及网络调度方法。
技术介绍
[0002]现有的网络流量预测方法通常为:首先获取用于网络预测的数据集,然后将获取到的数据集输入到所构建的网络流量预测模型,由模型预测输出未来的网络流量。例如,公开号为CN114422381A的名称为“通信网络流量预测方法、系统、存储介质及计算机设备”的专利文献,其通过构建基于图卷积神经网络和Transformer的网络流量预测模型,对通信网络拓扑结构和网络流量时间序列信息进行编码,学习数据的空间和时间特征,以实现对网络流量的预测。其构建网络流量预测模型过程中,涉及数据预处理、通信网络结构拓扑图构建、模型训练、模型性能验证等复杂流程,且未考虑不同用户在不同用网区域的不同时段的不同用网特征对区域整体网络流量预测准确度的影响,模型输出的网络流量预测结果因此也不一定准确。且当用网需求旺盛,网络资源紧张时,如何实现对有限网络资源的合理调度也是当前用网需求预测
亟待解决的技术问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用网需求预测方法,其特征在于,步骤包括:S1,将划定的用网需求预测区域细分为若干网格区块,并为每个网格区块标上唯一序号;S2,获取每个所述网格区块在历史n个星期中的每个星期k的每个时段T
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内的用网流量均值i表示第i个历史星期,一个星期有7天,即k=1,2,3,4,5,6,7,q表示流量;S3,计算每个所述网格区块在历史同个星期k的同个T
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时段的用网流量平均值j表示第j个网格区块,S4,对每个所述网格区块,判断其对应的每个与该对应的的距离是否小于预设的第一距离阈值,若是,则判定用于计算的每个为有效数据,并将拟作为待进行用网预测的n+1个星期的同个星期k的同个T
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时段的用网需求量;若否,则判定该为噪声数据,过滤掉该后返回步骤S3重新计算所述网格区块在历史星期k的T
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时段对应的S5,使用每个所述网格区块各自对应的校正模型对进行校正,得到校正结果或作为最终预测的用网需求量。2.根据权利要求1所述的用网需求预测方法,其特征在于,与对应的的距离为与的差值绝对值。3.根据权利要求1所述的用网需求预测方法,其特征在于,步骤S5中,校正的方法步骤包括:S51,将步骤S4判定拟作为所预测的用网需求量的作为自变量代入到所述网格区块对应的所述校正模型中,得到校正模型的y值记为所述校正模型为一元二次函数,记为y=ax2+x+c,a、b、c分别为二次项系数、一次项系数和常数项;S52,判断与的距离是否小于预设的第二距离阈值,若是,则将最终确定为对n+1星期的同个星期k的同个T
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时段预测的用网需求量;若否,则转入步骤S53;S53,对历史n个星期中的每个星期i内的同个星期k的同个T
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时段对应计算的以为最新完成参数a、b、c更新的所述网格区块对应的所述校正模型的自变量,计算
对应的y值记为对应的y值记为m表示截止到第i个历史星期已经历的历史星期数量;S54,计算每个与其对应的真实值的距离S55,判断是否小于1,若是,则转入步骤S551;若否,则转入步骤S552;S551,判断偏离“1”的趋势是否随i值的增大而增大,若是,则根据公式完成对的校正,E
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表示用网校正量;若否,则根据公式完成对的校正,m为历史已经历的星期数量;S552,判断偏离“1”的趋势是否随i值的增大而增大,若是,则根据公式完成对的校正;若否,则根据公式完成对的校正,m为历史已经历的星期数量,将最终确定为对n+1星期的同个星期k的同个T
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时段预测的用网需求量。4.根据权利要求3所述的用网需求预测方法,其特征在于,与的距离为与的差值绝对值;为与对应的真实值的比值。5.根据权利要求3所述的用网需求预测方法,其特征在于,E
j
通过以下公式(1)计算而得:6.一种网络调度方法,其特征在于,步骤包括:L1,设定基站供网激活条件和网络调度限制条件;L2,判断与基站直线距离最短的前D个网格区块中的每个所述网格区块在n+1星期的星期k的T
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时段的用网需求预测值或的和值是否大于对所述基站预设的激活值,或通过如权利要求1
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5任意一项所述的用网需求预测方法预测而得;若是,则激活所述基站以对外供网;若否,则拒绝激活所述基站;
L3,判断两两基站间,与每个所述基站距离最短的前D个所述网格区块是否存在区域交集,若是,则将存在区域交集的各所述网格区块抽取出加入到交集集合中并转入步骤L4;若否,则将前D个所述网格区块作为对应的所述基站的拟供网对象;L4,将经步骤L3对前D个所述网格区块作交集抽取后剩余的各所述网格区块作为对应的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:卢会春,林静,郎志龙,
申请(专利权)人:浙江省公众信息产业有限公司,
类型:发明
国别省市:
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