CN119484309A 流量预测模型的训练方法、预测方法及装置和存储介质 （中国电信股份有限公司技术创新中心）

心科技城南区中国电信北京信息科技创预测方法及装置和存储介质，涉及通信技术领2确定第一预测模型的模型参数，所述模型参获取所述第一训练预测结果与对应的所述流量训练样所述第一预测模型根据所述流量验证样本获根据所述流量验证样本数据和对应的第一验证预获取所述第一验证预测结果和所述第二验证预测结果的和，作为所述流量验证预测根据所述流量验证预测值和历史数据获取均方根误差3其中，所述第一预测模型和所述第二预测模型为根据权参数确定单元，被配置为确定第一预测模型的模型参数所述第一预测模型根据所述流量验证样本获根据所述流量验证样本数据和对应的第一验证预其中，所述第一预测模型和所述第二预测模型为根据权耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置45置和存储介质。6[0018]根据本公开的一些实施例的一个方面，提出一种非瞬时性计算7[0023]图4A_B为本公开的流量预测模型的训练方法的中第二预测模型的一些实施例的[0032]在步骤110中，获取流量训练样本数据。流量训练样本数据可以从历史数据中提8[0041]在步骤132中，根据流量训练样本数据和对应的第一训练预测结果获取训练残差[0042]在一些实施例中，可以将第一训练预测结果与对应的流量训练[0044]在训练过程中，第一预测模型和第二预测模型会根据第二训练预测结果进行修[0047]若未完成训练，则返回步骤131，将下一条流量训练样本数据输入第一预测模型[0050]本公开的流量预测模型的训练方法的另一些实施例的流程图如图2所示。在基于[0051]在步骤241中，获取流量验证样本数据。流量验证样本数据可以从历史数据中提本数据和流量验证样本数据两部分，其中流量训练样本数据的数量大于流量验证样本数9[0055]在步骤243中，根据流量验证样本数据和对应的第一验证预测结果获取验证残差绝对误差小于预定验证残差值阈值、平均绝对百分比误差小于平均绝对百分比误差阈值、[0063]Prophet算法是将时间序列进行分解，不但可以处理存在异常的时间序列数据还式(2)：[0077]将残差序列Residuals用于包含扩张卷积与双向LSTM的建模，将扩张卷积与双向中所发生的梯度弥散等问题，其Bi-LSTM网络模型如图4B所示:Bi-LSTM模块由三个前向模[0081]通过上文所示实施例中的方法，能够基于改进的prophet算法并引入融合空洞卷量数据的真实呈现曲线最为接近，所以证实本公开的流量预测模型具有高效的预测精度。0.730.670.610.740.730.720.780.700.710.800.750.740.830.820.79[0100]在步骤603中，根据当前流量数据和预测初始值获取预测残差值。在一些实施例[0106]参数确定单元702能够确定第一预测模型的模型参数，模型参数包括模型结构种日特征的程度与第一预测模型中节假日特征参数项的预定关系，确定节假日特征参数值。[0108]这样的模型训练装置能够利用流量数据的趋势特征、周期性特单元704能够基于如图2所示任一实施例测模型为根据上文中提到的任意一种流量预[0114]在一些实施例中，流量预测装置可以基于上文如图6所示实施例中任意一种方法[0115]这样的流量预测装置能够利用流量数据的趋势特征、周期性特[0116]本公开数据处理装置的一个实施例的结构示意图如图9所示。数据处理装置包括存储器用于存储上文中流量预测模型的训练方法或流量预测方法的对应实施例中的指令。令被处理器执行时实现流量预测模型的训练方法或流量预测方法对应实施例中的方法的和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个[0121]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一根据本公开的方法的程序的记录介质。