一种预测数据流量的装置及方法
【专利摘要】本申请提供了一种预测数据流量的装置及方法。装置包括：信号获取模块；确定模块，用于根据数据流量信号，确定数据流量信号对应的波形具有自相似性；信号处理模块，用于采用小波分析技术对波形进行分解与重构；确定模块，还用于将至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性小于第一预设阈值的信号，确定为第一类数据流量信号；将平稳性大于或等于第一预设阈值的信号，确定为第二类数据流量信号；计算模块，用于对第一类数据流量信号采用压缩感知模型进行预测；对第二类数据流量信号采用线性模型进行预测；合成第一类预测结果与第二类预测结果。采用本申请的装置或方法，可以提高对于数据流量的预测精度。
【专利说明】一种预测数据流量的装置及方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及通信领域，特别是涉及一种预测数据流量的装置及方法。
【背景技术】
[0002] 随着通信技术的不断发展，移动终端等电子设备之间进行通信所产生的数据流量 也越来越大。
[0003] 现有技术中，为了能够合理分配网络资源，在传输数据流量的过程中，会根据实际 的数据流量信息，对未来一段时间内需要传输的数据量进行预测。根据预测结果，对网络资 源进行分配，可以更加高效地进行数据传输。
[0004] 但是，现有技术中，对于数据流量的预测，通常主要采用某一种方式进行预测。而 该种方式通常只对于某一种或某几种特定类型的业务所产生的数据流量具有较高的预测 精度，而对于其他业务所产生的数据流量，往往预测精度较低。
【发明内容】
[0005] 本申请的目的是提供一种预测数据流量的装置及方法，能够根据业务的数据流量 的波形特性，采用与数据流量的波形特性相匹配的预测方式对数据流量进行预测，从而提 高对于数据流量的预测精度。
[0006] 为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0007] 根据本申请的第一方面的第一种可能的实现方式，本申请提供一种预测数据流量 的装置，包括：
[0008] 信号获取模块，用于获取预设时间长度内的数据流量信号；
[0009] 确定模块，用于根据所述数据流量信号，确定所述数据流量信号对应的波形具有 自相似性；
[0010] 信号处理模块，用于采用小波分析技术对所述波形进行分解与重构，得到重构后 的数据流量信号；所述重构后的数据流量信号包括至少一个逼近信号以及多个细节信号；
[0011] 所述确定模块，还用于将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性小 于第一预设阈值的信号，确定为第一类数据流量信号；
[0012] 将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性大于或等于所述第一预 设阈值的信号，确定为第二类数据流量信号；
[0013] 计算模块，用于对所述第一类数据流量信号采用压缩感知模型进行预测，得到第 一类预测结果；
[0014] 对所述第二类数据流量信号采用线性模型进行预测，得到第二类预测结果；
[0015] 合成所述第一类预测结果与所述第二类预测结果。
[0016] 结合第一方面的第二种可能的实现方式，所述信号获取模块，具体用于：
[0017] 按照预设时间间隔对产生的数据流量进行采样，得到按时间顺序排列的各个采样 点对应的数据流量；
[0018] 从所述按时间顺序排列的各个采样点对应的数据流量中，截取预设时间长度内的 采样点对应的数据流量。
[0019] 结合第一方面的第三种可能的实现方式，所述确定模块，具体用于：
[0020] 采用重标极差分析法计算所述数据流量信号对应的波形的赫斯特指数；
[0021] 确定所述赫斯特指数的值大于第二预设阈值。
[0022] 结合第一方面的第二种可能的实现方式的一种具体实现方式，所述确定模块，具 体用于：
【权利要求】
1. 一种预测数据流量的装置，其特征在于，包括： 信号获取模块，用于获取预设时间长度内的数据流量信号； 确定模块，用于根据所述数据流量信号，确定所述数据流量信号对应的波形具有自相 似性； 信号处理模块，用于采用小波分析技术对所述波形进行分解与重构，得到重构后的数 据流量信号；所述重构后的数据流量信号包括至少一个逼近信号以及多个细节信号； 所述确定模块，还用于将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性小于第 一预设阈值的信号，确定为第一类数据流量信号； 将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性大于或等于所述第一预设阈 值的信号，确定为第二类数据流量信号； 计算模块，用于对所述第一类数据流量信号采用压缩感知模型进行预测，得到第一类 预测结果； 对所述第二类数据流量信号采用线性模型进行预测，得到第二类预测结果； 合成所述第一类预测结果与所述第二类预测结果。
2. 根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述信号获取模块，具体用于： 按照预设时间间隔对产生的数据流量进行采样，得到按时间顺序排列的各个采样点对 应的数据流量； 从所述按时间顺序排列的各个采样点对应的数据流量中，截取预设时间长度内的采样 点对应的数据流量。
3. 根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于： 采用重标极差分析法计算所述数据流量信号对应的波形的赫斯特指数； 确定所述赫斯特指数的值大于第二预设阈值。
4. 根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
其中，\为预设时间长度内的第i个采样点对应的数据流量；EdX的均值；N为所述 预设时间长度内的采样点的个数；k= 1，2, 3,...K; 0为所述第一预设阈值。
5. 根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述确定模块还用于： 确定所述数据流量信号对应的波形不具有自相似性； 所述计算模块，还用于： 当所述确定模块确定所述数据流量信号对应的波形不具有自相似性时，采用线性模型 预测所述数据流量信号。
6. -种预测数据流量的方法，其特征在于，包括： 获取预设时间长度内的数据流量信号； 根据所述数据流量信号，确定所述数据流量信号对应的波形具有自相似性； 采用小波分析技术对所述波形进行分解与重构，得到重构后的数据流量信号；所述重 构后的数据流量信号包括至少一个逼近信号以及多个细节信号； 将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性小于第一预设阈值的信号，确 定为第一类数据流量信号； 将所述至少一个逼近信号以及多个细节信号中的平稳性大于或等于所述第一预设阈 值的信号，确定为第二类数据流量信号， 对所述第一类数据流量信号采用压缩感知模型进行预测，得到第一类预测结果； 对所述第二类数据流量信号采用线性模型进行预测，得到第二类预测结果； 合成所述第一类预测结果与所述第二类预测结果。
7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间长度内的数据流量信 号，具体包括： 按照预设时间间隔对产生的数据流量进行采样，得到按时间顺序排列的各个采样点对 应的数据流量； 从所述按时间顺序排列的各个采样点对应的数据流量中，截取预设时间长度内的采样 点对应的数据流量。
8. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述数据流量信号对应的波形 具有自相似性，具体包括： 采用重标极差分析法计算所述数据流量信号对应的波形的赫斯特指数； 确定所述赫斯特指数的值大于第二预设阈值。
9. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个逼近信号以及多个 细节信号中的平稳性小于第一预设阈值的信号，确定为第一类数据流量信号，具体包括：
其中，\为预设时间长度内的第i个采样点对应的数据流量；EdX的均值；N为所述 预设时间长度内的采样点的个数；k= 1，2, 3,...K; 0为所述第一预设阈值。
10. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括： 确定所述数据流量信号对应的波形不具有自相似性； 采用线性模型预测所述数据流量信号。
【文档编号】H04L12/26GK104506378SQ201410727881
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月3日 优先权日:2014年12月3日
【发明者】段晓明, 许文俊, 卢晓梅, 欧蓉, 刘子砚, 王翔 申请人:上海华为技术有限公司