【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据流量控制，具体是一种流量数据的智能动态调整方法。
技术介绍
1、在当前的信息化时代，随着移动互联网的迅猛发展，流量卡作为连接用户与互联网的重要桥梁，其销售、运营、监控与管理已成为各大电信运营商及网络服务提供商的核心业务之一。市场上已存在多种流量池运营服务系统，这些系统主要实现了流量卡的基础管理功能，如库存管理、销售记录、用户激活等。然而，这些系统在实时监控与动态调整方面普遍存在以下不足：
2、1、实时监控能力不足：传统系统往往依赖于定时任务或用户主动触发来更新流量池状态，无法实时反映流量使用的动态变化，导致在高峰期或突发流量需求时，系统响应滞后，用户体验下降。
3、2、资源分配不灵活：现有系统大多采用静态的流量分配策略，即预先设定好每个流量池的容量和分配规则，缺乏根据实时需求进行动态调整的能力。这种方式容易导致资源分配不均，部分流量池资源闲置，而另一部分则因资源不足而影响用户体验。
4、3、预测与决策支持不足：传统系统缺乏智能预测模块，无法准确预测未来一段时间内的流量需求趋势，因此在制定流量分配策略时往往依赖于经验判断，缺乏科学依据。同时，系统也缺乏基于实时数据的决策支持功能，难以及时调整策略以应对突发情况。
5、4、运维成本高：由于实时监控能力不足和资源分配不灵活，传统系统往往需要投入大量的人力物力进行运维管理，包括定期手动调整流量池配置、处理用户投诉等，增加了企业的运营成本。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一
2、为实现上述目的，本申请公开了以下技术方案：一种流量数据的智能动态调整方法，该方法依次包括以下步骤：
3、数据采集：从各数据源收集流量使用数据；
4、数据处理：对收集到的流量使用数据进行预处理，并提取关键指标用于后续分析；
5、流量预测：利用训练好的机器学习模型对预处理后的数据进行预测分析，得到未来一段时间内的流量需求预测值；
6、动态调整策略制定：根据流量预测结果和当前流量池资源状况，运用优化算法计算最优的流量分配方案；
7、执行调整：根据制定的调整策略自动调整流量池资源分配，包括增加或减少用户的流量配额；
8、实时监控与告警：持续监测流量使用情况，在发现异常情况时立即触发告警机制，并通知相关人员进行处理。
9、作为优选，在所述的数据采集中，通过分布式数据采集节点定时或根据触发条件从各数据源收集流量使用数据。
10、作为优选，在所述的数据处理中，所述预处理包括清洗、去重和整合。
11、作为优选，在所述的流量预测中，所述机器学习模型的训练步骤为：采用机器学习算法构建流量预测模型，对历史流量数据进行训练，生成预测未来流量需求的机器学习模型。
12、作为优选，在进行所述机器学习模型进行训练时，还包括将时间、用户行为模式和网络状况及对应的历史流量数据作为模型训练数据。
13、作为优选，所述优化算法为遗传算法或模拟退火算法。
14、作为优选，在所述的实时监控与告警中，根据设定的异常检测规则对流量使用情况进行异常检测，所述异常情况包括限制流量或暂停服务。
15、作为优选，该种流量数据的智能动态调整方法，还包括：
16、通过监控视图对流量使用情况、用户行为和运行性能进行展示。
17、本申请的流量数据的智能动态调整方法，与现有技术相比，有以下技术效果：
18、1、精准预测与高效调整：通过集成先进的机器学习模型，智能动态调整算法能够实现对未来流量需求的精准预测，预测准确率较得到了有效提升。同时，基于预测结果的动态调整策略能够迅速响应市场变化，减少资源浪费，资源利用率也得到了提升。
19、2、自动化与智能化：算法实现了从数据采集、处理到预测、调整的全程自动化与智能化，大幅降低了人工干预的需求，减少了人为错误，提高了系统的稳定性和可靠性。此外，算法的自学习能力使其能够不断优化调整策略，适应复杂多变的市场环境。
20、3、多维度分析与个性化服务：引入多维度数据分析功能，使系统能够更全面地了解用户需求和市场动态，为用户提供个性化的流量管理服务。这种定制化服务不仅提升了用户满意度，还增强了用户粘性，为企业带来了更多的商业机会。
21、4、实时监控与快速响应：实时监控模块能够及时发现并处理流量使用中的异常情况，确保流量使用的合法性和合理性。快速响应机制进一步缩短了问题处理时间，降低了潜在的经济损失和社会影响。
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1.一种流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，该方法依次包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的数据采集中，通过分布式数据采集节点定时或根据触发条件从各数据源收集流量使用数据。
3.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的数据处理中，所述预处理包括清洗、去重和整合。
4.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的流量预测中，所述机器学习模型的训练步骤为：采用机器学习算法构建流量预测模型，对历史流量数据进行训练，生成预测未来流量需求的机器学习模型。
5.根据权利要求2所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在进行所述机器学习模型进行训练时，还包括将时间、用户行为模式和网络状况及对应的历史流量数据作为模型训练数据。
6.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，所述优化算法为遗传算法或模拟退火算法。
7.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的实时监控与告警中
8.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，该种流量数据的智能动态调整方法，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，该方法依次包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的数据采集中，通过分布式数据采集节点定时或根据触发条件从各数据源收集流量使用数据。
3.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的数据处理中，所述预处理包括清洗、去重和整合。
4.根据权利要求1所述的流量数据的智能动态调整方法，其特征在于，在所述的流量预测中，所述机器学习模型的训练步骤为：采用机器学习算法构建流量预测模型，对历史流量数据进行训练，生成预测未来流量需求的机器学习模型。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：刘玮，王斯荟，梁浩，梁展杰，龚尔锋，袁俊鑫，
申请(专利权)人：广东智慧广电物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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