流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113726550A(43)申请公布日2021.11.30(21)申请号202110827455.0H04L12/26(2006.01)(22)申请日2021.07.21H04L29/08(2006.01)G06Q50/06(2012.01)(71)申请人广东电网有限责任公司广州供电局G06N3/04(2006.01)地址510665广东省广州市天河区天河南G06N3/08(2006.01)二路2号申请人中国移动通信集团广东有限公司中国南方电网有限责任公司(72)发明人孙磊王莉王维王浩凌雨诗张雄威陈永涛李锦煊洪丹轲张国翊(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人阚传猛(51)Int.Cl.H04L12/24(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质(57)摘要本申请涉及一种流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，该方法通过获取多个电网数据包，基于深度数据包检测技术，根据多个电网数据包确定目标电网数据；将目标电网数据输入流量预测模型，得到预测的流量。本申请提供的流量预测方法可以实现对网络流量的预测，从而可以实现对网络资源的优化配置。CN113726550ACN113726550A权利要求书1/2页1.一种流量预测方法，其特征在于，包括：获取多个电网数据包，所述多个电网数据包中存储有不同的电网数据，所述电网数据包括电网中电力设备的状态检测数据和用户的用电数据；基于深度数据包检测技术，根据所述多个电网数据包确定目标电网数据，所述目标电网数据为预测流量所需的数据；将所述目标电网数据输入流量预测模型，得到预测的流量；所述流量预测模型是根据历史电网数据样本进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述基于深度数据包检测技术，根据所述多个电网数据包提取目标电网数据，包括：基于所述深度数据包检测技术，从所述多个电网数据包中提取目标电网数据包；对所述目标电网数据包进行解析，得到所述目标电网数据。3.根据权利要求2所述的流量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述多个电网数据包进行识别训练，得到每个所述电网数据包对应的识别码。4.根据权利要求3所述的流量预测方法，其特征在于，所述对所述多个电网数据包进行识别训练，得到每个所述电网数据包对应的识别码，包括：从每个所述电网数据包中提取包特征；获取所述包特征的频繁项集，并对所述频繁项集进行过滤，得到识别信息，所述识别信息用于识别所述包特征；生成所述识别信息对应的识别码，并将所述识别信息对应的识别码作为所述电网数据包对应的识别码。5.根据权利要求4所述的流量预测方法，其特征在于，所述基于所述深度数据包检测技术，从所述多个电网数据包中提取目标电网数据包，包括：根据每个所述电网数据包对应的识别码，确定每个所述电网数据包的包特征；基于所述深度数据包检测技术，根据每个所述电网数据包的包特征，确定目标包特征，并将所述目标包特征对应的所述电网数据包作为目标电网数据包。6.根据权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述预测的流量，调整网络参数；所述网络参数包括网络切片的传输带宽和所述网络切片的时延。7.根据权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述流量预测模型包括：电网数据管理控制模块和流量确定模块，所述将所述目标电网数据输入流量预测模型得到预测的流量，包括：将所述目标电网数据输入所述电网数据管理控制模块，得到预测的电网数据采集策略；将所述预测的电网数据采集策略输入所述流量确定模块，得到所述预测的流量。8.一种流量预测装置，其特征在于，包括：电网数据包获取模块，用于获取多个电网数据包，所述多个电网数据包中存储有不同的电网数据，所述电网数据包括电网中电力设备的状态检测数据和用户的用电数据；目标电网数据确定模块，用于基于深度数据包检测技术，根据所述多个电网数据包确定目标电网数据；2CN113726550A权利要求书2/2页预测的流量确定模块，用于将所述目标电网数据输入流量预测模型，得到预测的流量。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。3CN113726550A说明书1/11页流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质技术领域[0001]本申请涉及通信网络技术领域，特别是涉及一种流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。背景技术[0002]