【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络通信，具体涉及一种流量预测方法及装置。
技术介绍
1、目前，5g网络建设已初具规模，精准预测未来5g业务发展趋势，以及精准预测4g业务达峰时间成为当前业界的热点问题。此外，不同电信业务商开展4g中频并网，判断电信和联通4g业务量趋势，适时推进网络合并也是当前难题。
2、现阶段，需要对网络不同制式的用户规模和流量进行预测，传统流量预测方案都存在以下问题：
3、(1)缺乏小区级流量预测能力：无法精准预测小区级流量，仅能预测全网级流量，难以为容量优化、规划提供数据支撑；
4、(2)准确性差：业务预测的准确性无法保证，难以有效指导实际应用，推广性差。
5、如何能够精准预测未来4g、5g小区流量变化，以有效支撑业务发展和网络规划建设，具有现实的应用意义。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种流量预测方法及装置，解决当前流量预测方案中缺乏小区级预测能力、预测准确性差、无法预测未来4/5g综合流量的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种流量预测方法，包括以下步骤：
3、获取指定小区的历史用户数和套餐流量数据，根据所述历史用户数和所述套餐流量数据对指定小区的流量随时间的变化趋势进行预测，得到指定小区的生流量增长量；
4、构建社区流量预测空间模型，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度，取模块度最大值的社区作为最佳归属社区，在最佳归属社区内，结合指定事件带来的
5、根据指定小区的现网小区流量，指定小区的所述生流量增长量和指定小区间的所述空间流量迁转量，预测指定小区的指定时刻的未来流量总和。
6、作为流量预测方法优选方案，得到指定小区的生流量增长量的公式为：
7、lit＝δlut+δlpt
8、式中，lit是指定小区节点i下用户数和用户套餐流量相对时间t的增量；δlut是指定小区节点i下常驻用户数增量的流量；δlpt是每个用户的套餐流量增量。
9、作为流量预测方法优选方案，通过所述社区流量预测空间模型进行社区发现，所述社区流量预测空间模型中，将社区发现网络节点作为代表一个4g或5g无线社区，将社区发现网络的边代表社区间存在切换/互操作关系，社区发现网络的边的长短代表两个4g或5g无线社区间切换/互操作次数。
10、作为流量预测方法优选方案，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度的公式为：
11、
12、式中，q为模块度，代表这个初始社区各个无线社区的紧密程度；
13、m为本社区中切换/互操作次数总和；
14、aij为节点i和节点j之间边的权重，代表指定小区节点i和邻小区节点j之间的切换次数；
15、ki为所有与节点i相连的边的权重之和，代表小区i与所有邻小区的切换/互操作次数之和；
16、kj为所有与节点j相连的边的权重之和，代表小区j与所有邻小区的切换/互操作次数之和；
17、ci为节点i所属的社区，代表小区节点i所属的小区组；
18、δ(ci,cj)：当ci＝cj，代表节点i和节点j所属同一小区组，模块度相同；当ci≠cj，代表节点i和节点j所属不同一小区组，模块度最小；
19、σin表示社区c内的边的权重之和，σtot表示与社区c内的节点相连的边的权重之和；
20、σc为δ(ci,cj)的计算结果，节点i和节点j所属同一小区组，则σc＝1，节点i和节点j所属不同一小区组，则σc＝0。
21、作为流量预测方法优选方案，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度过程中，随机选出一个节点i，将节点i放到邻居节点j组成社区x，计算节点i在社区x中的模块度；
22、将节点i遍历邻居节点，计算节点i在所有初始社区中模块度，取模块度最大值qc作为小区节点i的最佳归属社区：
23、qc＝max(q1、q2…qx)
24、迭代更新每个小区的最佳归属社区，直到所有的初始社区完成一轮迭代。
25、作为流量预测方法优选方案，结合指定事件带来的突发流量迁转，计算指定小区间的空间流量迁转量lst公式为：
26、
27、式中，lj是小区节点j的流量；aji是小区节点j切入/互操作入小区节点i的次数；kj为所有与节点j相连的边的权重之和，代表小区j与所有邻小区的切换/互操作次数之和；c为指定事件常量。
28、作为流量预测方法优选方案，预测指定小区的指定时刻的未来流量总和lt的公式为：
29、
30、式中，l为现网流量。
31、本专利技术还提供一种流量预测装置，包括：
32、生流量分析模块，用于获取指定小区的历史用户数和套餐流量数据，根据所述历史用户数和所述套餐流量数据对指定小区的流量随时间的变化趋势进行预测，得到指定小区的生流量增长量；
33、迁转量分析模块，用于构建社区流量预测空间模型，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度，取模块度最大值的社区作为最佳归属社区，在最佳归属社区内，结合指定事件带来的突发流量迁转，计算指定小区间的空间流量迁转量；
34、未来流量预测模块，用于根据指定小区的现网小区流量，指定小区的所述生流量增长量和指定小区间的所述空间流量迁转量，预测指定小区的指定时刻的未来流量总和。
35、作为流量预测装置优选方案，所述生流量分析模块中，得到指定小区的生流量增长量的公式为：
36、lit＝δlut+δlpt
37、式中，lit是指定小区节点i下用户数和用户套餐流量相对时间t的增量；δlut是指定小区节点i下常驻用户数增量的流量；δlpt是每个用户的套餐流量增量。
38、作为流量预测装置优选方案，所述迁转量分析模块中，通过所述社区流量预测空间模型进行社区发现，所述社区流量预测空间模型中，将社区发现网络节点作为代表一个4g或5g无线社区，将社区发现网络的边代表社区间存在切换/互操作关系，社区发现网络的边的长短代表两个4g或5g无线社区间切换/互操作次数；
39、所述迁转量分析模块中，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度的公式为：
40、
41、式中，q为模块度，代表这个初始社区各个无线社区的紧密程度；
42、m为本社区中切换/互操作次数总和；
43、aij为节点i和节点j之间边的权重，代表指定小区节点i和邻小区节点j之间的切换次数；
44、ki为所有与节点i相连的边的权重之和，代表小区i与所有邻小区的切换/互操作次数之和；
45、kj为所有与节点j相连的边的权重之和，代表小区j与所有邻小区的切换/互操作次数之和；
46、ci为节点i所属的社区本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种流量预测方法，其特征在于，得到指定小区的生流量增长量的公式为：
3.根据权利要求1所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型进行社区发现，所述社区流量预测空间模型中，将社区发现网络节点作为代表一个4G或5G无线社区，将社区发现网络的边代表社区间存在切换/互操作关系，社区发现网络的边的长短代表两个4G或5G无线社区间切换/互操作次数。
4.根据权利要求3所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度的公式为：
5.根据权利要求4所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度过程中，随机选出一个节点i，将节点i放到邻居节点j组成社区x，计算节点i在社区x中的模块度；
6.根据权利要求1所述的一种流量预测方法，其特征在于，结合指定事件带来的突发流量迁转，计算指定小区间的空间流量迁转量Lst公式为：
7.根据权利要求6所述的一种流量预测方法，其
8.一种流量预测装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的一种流量预测装置，其特征在于，所述生流量分析模块中，得到指定小区的生流量增长量的公式为：
10.根据权利要求8所述的一种流量预测装置，其特征在于，所述未来流量预测模块中，预测指定小区的指定时刻的未来流量总和Lt的公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种流量预测方法，其特征在于，得到指定小区的生流量增长量的公式为：
3.根据权利要求1所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型进行社区发现，所述社区流量预测空间模型中，将社区发现网络节点作为代表一个4g或5g无线社区，将社区发现网络的边代表社区间存在切换/互操作关系，社区发现网络的边的长短代表两个4g或5g无线社区间切换/互操作次数。
4.根据权利要求3所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社区的模块度的公式为：
5.根据权利要求4所述的一种流量预测方法，其特征在于，通过所述社区流量预测空间模型计算每个社...
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