1.一种铁路环境下机器类通信业务预测模型分类方法,其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，预测状态初始化，并等待选择所述铁路环境下机器类通信业务预测场景；
S2，确定铁路环境下机器类通信场景，同时根据选择的环境计算转移矩阵，开始更新设备状态；
S3，产生满足泊松分布的随机到达设备，并在当前状态下产生随机数据包；
S4，如果随机到达的设备在产生随机数据包后进入下一状态，则在设备加一的基础上循环执行S1至S3步骤；
S5，如果随机到达的设备在产生随机数据包后没有进入下一状态，而是在进行下一时刻的计算，则在执行时间加一的基础上循环执行S1至S4步骤；
S6，在随机设备不再更新设备状态和数据包产生时间时，结束预测。
2.根据权利要求1所述的铁路环境下机器类通信业务预测模型分类方法，其特征在于，所述S1在初始化时设置两态间转移，并假定与中心不协同的设备不触发发送态；与中心协同的设备，在触发发送态后恢复到常规态。