网元容量预测方法、装置及存储介质与流程

本技术涉及通信，尤其涉及一种网元容量预测方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、目前，网元容量扩容通常需要准备很长时间，当网元容量占用即将达到扩容门限时，才开始准备是一件很危险的事情，因此需要准确地预测网元容量，以便提前准备。

2、现有技术中，在进行网元容量预测时，一种方法是：将历史网元容量信息作为训练数据，训练得到预测模型，该方法得到的预测模型仅考虑了历史网元容量这一信息，会导致最终预测出的结果无法满足复杂多变的市场需求；另一种方法是：通过将网元容量拆解成多个层次，然后根据对上一层的容量预测结果，预测下一层的容量，该方法仅适用于对特定的某一网元进行容量预测，在面对需要同时预测多个网元的容量时，无法做出适应性调整，导致最终预测的结果可能与实际情况完全相反。

3、综上，现有技术中的网元容量预测方法所得到预测结果的精确度较低，与实际结果的差距较大。

技术实现思路

1、本技术提供一种网元容量预测方法、装置及存储介质，能够解决网元容量预测结果的精确度较低的问题。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种网元容量预测方法，该方法包括：获取n个网元的规划信息，该规划信息用于表征各个网元之间的网元关系，该网元关系为主备用关系或负荷分担关系，n为大于1的整数；基于上述网元关系，采用目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果；基于上述n个网元的历史用户量增量数据和历史网络指标数据，采用回归算法，生成目标回归预测模型；通过该目标回归预测模型，对上述第一预测结果进行校准，得到目标预测结果，该目标预测结果为对上述n个网元的容量的预测结果。

4、基于上述技术方案，本技术实施例提供的网元容量预测方法，可以先获取n个网元的规划信息，该规划信息用于表征各个网元之间的网元关系，该网元关系为主备用关系或负荷分担关系，n为大于1的整数；再基于网元关系，采用目标时间序列预测算法，对n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果；然后，基于n个网元的历史用户量增量数据和历史网络指标数据，采用回归算法，生成目标回归预测模型；最后通过该目标回归预测模型，对第一预测结果进行校准，得到目标预测结果，该目标预测结果为对n个网元的容量的预测结果。由于可以从获取到的上述规划信息中，得到各个网元之间的网元关系，使得后续在对网元的容量进行预测时，可以根据不同的网元关系，适应性调整预测方式，得到初始预测结果，提高了对不同网元的容量进行预测的精确度；并且，后续在对初始预测结果进行校准时，将用户量增量数据考虑进去，使得校准后的预测结果更贴近实际结果，进一步提高了网元容量的预测结果的精确度。

5、在第一方面的第一种可能的实现方式中，上述基于网元关系，采用目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果之前，上述方法还包括：获取上述n个网元的历史容量数据；将该历史容量数据划分为训练数据集和验证数据集；采用上述训练数据集，对预设时间序列预测算法进行训练，得到第一时间序列预测算法；采用上述验证数据集，对上述第一时间序列预测算法进行参数调整，得到上述目标时间序列预测算法。

6、在第一方面的第二种可能的实现方式中，上述基于网元关系，采用目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果，包括：在上述网元关系为主备用关系的情况下，采用上述目标时间序列预测算法，对上述n个网元中每个主备用关系对应的主用网元的容量分别进行预测，得到上述第一预测结果；或者，在上述网元关系为负荷分担关系的情况下，采用上述目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量之和进行预测，得到上述第一预测结果。

7、在第一方面的第三种可能的实现方式中，上述基于n个网元的历史用户量增量数据和历史网络指标数据，采用回归算法，生成目标回归预测模型，包括：将上述历史网络指标数据作为训练数据，并采用上述回归算法，基于该训练数据进行建模，得到第一回归预测模型；将上述历史用户量增量数据作为标签数据，并基于该标签数据对上述第一回归预测模型进行超参数优化处理，得到上述目标回归预测模型。

8、在第一方面的第四种可能的实现方式中，上述通过目标回归预测模型，对上述第一预测结果进行校准，得到目标预测结果之后，上述方法还包括：在上述目标预测结果小于或等于预设预警阈值的情况下，继续对上述n个网元的容量进行预测；或者，在上述目标预测结果大于上述预设预警阈值的情况下，根据上述目标预测结果生成目标扩容计划，该目标扩容计划用于对上述n个网元的容量进行扩充。

9、第二方面，本技术提供一种网元容量预测装置，该装置包括：获取单元、预测单元、生成单元和校准单元，其中：上述获取单元，用于获取n个网元的规划信息，该规划信息用于表征各个网元之间的网元关系，该网元关系为主备用关系或负荷分担关系，n为大于1的整数；上述预测单元，用于基于上述网元关系，采用目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果；上述生成单元，用于基于上述n个网元的历史用户量增量数据和历史网络指标数据，采用回归算法，生成目标回归预测模型；上述校准单元，用于通过生成单元生成的上述目标回归预测模型，对上述第一预测结果进行校准，得到目标预测结果，该目标预测结果为对上述n个网元的容量的预测结果。

10、在第二方面的第一种可能的实现方式中，上述装置还包括：划分单元和处理单元，其中：上述获取单元，还用于在预测单元基于网元关系，采用目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量进行预测，得到第一预测结果之前，获取上述n个网元的历史容量数据；上述划分单元，用于将获取单元获取到的上述历史容量数据划分为训练数据集和验证数据集；上述处理单元，用于：采用上述划分单元得到的上述训练数据集，对预设时间序列预测算法进行训练，得到第一时间序列预测算法；采用划分单元得到的上述验证数据集，对上述第一时间序列预测算法进行参数调整，得到上述目标时间序列预测算法。

11、在第二方面的第二种可能的实现方式中，上述预测单元，具体用于：在上述网元关系为主备用关系的情况下，采用上述目标时间序列预测算法，对上述n个网元中每个主备用关系对应的主用网元的容量分别进行预测，得到上述第一预测结果；或者，在上述网元关系为负荷分担关系的情况下，采用上述目标时间序列预测算法，对上述n个网元的容量之和进行预测，得到上述第一预测结果。

12、在第二方面的第三种可能的实现方式中，上述生成单元，具体用于：将上述历史网络指标数据作为训练数据，并采用上述回归算法，基于上述训练数据进行建模，得到第一回归预测模型；将上述历史用户量增量数据作为标签数据，并基于该标签数据对上述第一回归预测模型进行超参数优化处理，得到上述目标回归预测模型。

13、在第二方面的第四种可能的实现方式中，上述装置还包括：执行单元，其中：上述执行单元，用于：在校准单元通过上述目标回归预测模型，对上述第一预测结果进行校准，得到目标预测结果之后，在上述目标预测结果小于或等于预设预警阈值的情况下，继续对上述n个网元的容量进行预测；或者，在上述目标预测结果大于上述预设预警阈值的情况下，根据上述目标预测结果生成目标扩容计划，该目标扩容计划用于对上述n个网元的容量进行扩充。

14、第三方面，本技术提供了一种网元容量预测装置，该装置包括：处理器和通信接口；通信接口和处理器耦合，处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的网元容量预测方法。

15、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端上运行时，使得终端执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中描述的网元容量预测方法。

16、第五方面，本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在网元容量预测装置上运行时，使得网元容量预测装置执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的网元容量预测方法。

17、第六方面，本技术实施例提供一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的网元容量预测方法。

18、具体的，本技术实施例中提供的芯片还包括存储器，用于存储计算机程序或指令。