【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种网络流量带宽实时动态调整方法及其相关设备。
技术介绍
1、目前在线上服务等业务场景中，由于越来越多的处理需要结合线上流量进行节点分配处理，例如：上述线上车险等财产保险申请服务系统中，需要先申报保险申请、座席分配对接人员节点、申报人递交证明文件节点、审核节点等，车险投保或者续保业务场景中，大多数车主的购车时间多集中在每年的3月份左右，因此，导致了车险续保存在一定的淡季旺季分别，显然，旺季和淡季时续保节点所承担的网络流量(任务)存在较大差异；又比如在医疗服务系统中的预约排队节点、医生分配节点、缴费处理节点、药品自取窗口分配节点等，显然，不同的时间点不同节点的预约或者处理流量不同，如何针对不同处理节点进行网络流量动态分配成为了一项主要问题。
2、目前，已经存在基于网络流量预测的优化方法。例如针对移动用户业务，运营商将用户区分为优先用户和非优先用户，为确保给优先用户提供更好的服务质量，部分方案利用机器学习方法预测用户流量模式，采用朴素贝叶斯分类器和逻辑回归两种监督学习方法预测优先用户处于活跃状态的可能...
【技术保护点】
1.一种网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述监测并获取目标时间段内目标系统中各个网络节点处的实时流量表征数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述将所述训练集和所述验证集输入到基于蚁群算法的长短期记忆神经网络中，以训练出用于网络流量实时预测的AI智能模型的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述依次筛选所述蚂蚁群体中不同蚂蚁单体分别所对应的超参...
【技术特征摘要】
1.一种网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述监测并获取目标时间段内目标系统中各个网络节点处的实时流量表征数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述将所述训练集和所述验证集输入到基于蚁群算法的长短期记忆神经网络中，以训练出用于网络流量实时预测的ai智能模型的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述依次筛选所述蚂蚁群体中不同蚂蚁单体分别所对应的超参数组合作为所述长短期记忆神经网络的训练参数，并结合所述训练集和所述验证集进行网络训练的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的网络流量带宽实时动态调整方法，其特征在于，所述根据所述目标系统中各个网络节点处的实时流量预测变化曲线与所述验证集中各个网络节点处的实时流量实际变化曲线，得到所述超参数组合所对应的损失值的步骤，具体包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴廷，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。