[发明专利]网络流量分析与预测方法和装置

权利要求书

1.一种网络流量分析与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

提取各个待测基站的流量时间序列的全局特征，所述全局特征包括趋势性特征或季节性特征或峰度特征或偏度特征或自相关系数特征或非线性特征或频谱特征中任一项或多项；

根据所提取的全局特征进行聚类；

根据所聚类的结果，采集流量数据的属性特征；

根据所述流量数据的属性特征和上一时刻的流量，进行流量预测；

所述根据所聚类的结果，采集流量数据的属性特征，包括：

对聚类后的每一类基站数据根据其特征选择与流量数据相关的属性特征，所述属性特征包括ARPU值、3G渗透率和/或总用户数。

2.根据权利要求1所述的网络流量分析与预测方法，其特征在于，所述流量时间序列通过按天采集各个待测基站的流量数据，连续采集半年得到。

3.根据权利要求1所述的网络流量分析与预测方法，其特征在于，所述趋势性特征通过Z统计量来衡量，Z统计量的计算公式为：其中S为服从正态分布的统计量，Var(S)为S的方差，S的计算公式为：Var(S)的计算公式为：Var(S)＝T(T-1)(2T+5)/18；流量时间序列x_t，t＝1,2,…T，T为流量时间序列的长度，x_j为流量时间序列在j时刻的值，x_k为流量时间序列在k时刻的值，符号函数sgn(x_j-x_k)的计算公式为：

所述季节性特征通过平均周期反映，平均周期的计算步骤为：对流量时间序列x_t进行快速傅立叶变换，即FFT变换，t＝1,2,…T，T为流量时间序列的长度，得到：其中用到的频率为：进一步计算平均频率为：计算平均周期为：

所述峰度特征中峰度的计算公式为：其中x_t为流量时间序列，t＝1,2,…T，T为流量时间序列的长度，为流量时间序列的均值，σ为流量时间序列的样本标准差；

所述偏度特征中偏度的计算公式为：其中x_t为流量时间序列，t＝1,2,…T，T为流量时间序列的长度，为流量时间序列的均值，σ为流量时间序列的样本标准差；

所述自相关系数特征用Ljung-Box-Q统计量来衡量，Ljung-Box-Q统计量的计算公式为：其中T为流量时间序列的长度，p为被考虑的最大滞后阶数，τ为滞后期数，r_τ为流量时间序列的自相关系数；r_τ的计算公式为：其中x_t为流量时间序列，t＝1,2,…T，为流量时间序列的均值；

所述非线性特征通过BDS检验统计量来反映，对于流量时间序列x_t，t＝1,2,…T，时刻s，w的观察值为x_s和x_w，则所有的观察值(x_s,x_w)按对构建为：{(x_s,x_w),(x_s+1,x_w+1),(x_s+2,x_w+2),…(x_s+m-1,x_w+m-1)}，其中m是嵌入区间；BDS统计量的计算公式为：其中r为区间大小，C(N,m,r)为相关积分，σ′(N,m,r)为C(N,m,r)-C(N,1,r)^m的渐进标准差的估计；C(N,m,r)计算公式为：其中均是m维向量，

所述频谱特征为提取的离散傅立叶变换的前二阶系数。

4.根据权利要求1所述的网络流量分析与预测方法，其特征在于，所述聚类包括Kmeans聚类，将所提取的全局特征作为新的特征向量，各个待测基站的流量时间序列对应一个新的特征向量，对新的特征向量进行K-means聚类。