网络质量预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及网络质量检测技术领域，公开了一种网络质量预测方法，该方法包括：获取历史数据；所述历史数据包括历史流量及下线次数数据；根据预设的关系模型，从所述历史流量中剔除下线次数数据对应的流量，得到历史第一流量数据；将所述历史第一流量数据输入预设的流量预测模型，得到预测流量。由于通过剔除下线次数数据对应的流量的历史第一流量数据对模型训练和后续预测，能够提高模型预测的准确度，使得最终能够提高网络质量的检测准确性，提高响应速度。提高响应速度。提高响应速度。

【技术实现步骤摘要】
网络质量预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及网络质量检测
，具体涉及一种网络质量预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平逐渐提升，对家庭宽带的使用要求也随之提高，及时发现用户级别网络故障，需要加强现有网络监控范围，从单一的网元级别延伸至用户级别，实现真正的用户级别监控预警，及时发现网络故障、及时解决，提升用户满意度。
[0003]在对家庭宽带进行预警分析时，未综合形成一整套解决方案，以往的技术方案中，多着重与对指标的分析，而未从数据的质量入手，无法避免数据不准确，数据无效等问题，导致网络质量的检测不准确，响应速度慢。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种网络质量预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中存在的网络质量的检测不准确，响应速度慢问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种网络质量预测方法，所述方法包括：
[0006]获取历史数据；所述历史数据包括历史流量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络质量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史数据；所述历史数据包括历史流量及下线次数数据；根据预设的关系模型，从所述历史流量中剔除下线次数数据对应的流量，得到历史第一流量数据；将所述历史第一流量数据输入预设的流量预测模型，得到预测流量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流量预测模型包括ARMA模型及STL模型；所述将所述历史第一流量数据输入预设的流量预测模型，得到未来预设时间段对应的预测流量，包括：将所述历史第一流量数据输入所述STL模型，进行长期性趋势流量预测及周期性流量预测；将所述历史第一流量数据输入ARMA模型，进行不规则波动流量预测；根据所述长期性趋势流量预测、所述周期性流量预测及所述不规则波动流量预测，确定预测流量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述历史第一流量数据输入预设的流量预测模型，得到预测流量之前，包括：获取样本数据；所述样本数据包括样本流量及样本下线次数数据；根据预设的关系模型，从所述样本流量中剔除样本下线次数数据对应的流量，得到样本第一流量数据；根据所述样本第一流量数据对流量预测模型进行训练，得到流量预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取样本数据，包括：采集原始样本数据；对所述历史的原始数据进行异常值检测及缺失数据填充，得到所述样本数据。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述历史第一流量数据输入预设的流量预测模型，得到未来预设时间段对应的预测流量，包括：将所述历史第一流量数据进行业务数据变换，得到历史流量实数集；将所述历史流量实数集输入所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冬领，陈闯，张悦，张向阳，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：