【GoldenDB专利】模型训练方法、流量预测方法、流量负载均衡的方法、装置及存储介质_CN202110735202.0_中兴通讯股份有限公司.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202110735202.0
(22)申请日 2021.06 .30
(71)申请人 中兴通讯股份有限公司
地址 518057 广东省深圳市南山区高新技
术产业园科技南路中兴通讯大厦
(72)发明人 高勇 彭伟文 陆钱春 齐进
(74)专利代理机构 广州嘉权专利商标事务所有
限公司 44205
专利代理师 梁嘉琦
(51)Int.Cl.
H04L
41/14
(2022 .01)
H04L
41/147
(2022 .01)
H04L
47/125
(2022 .01)
G06N
20/00
(2019 .01)
G06N
3/08
(2006 .01)
G06N
3/04
(2006 .01)
(54)发明名称
模型训练方法、流量预测方法、流量负载均
衡的方法、装置及存储介质
(57)摘要
本发明公开了一种模型训练方法、流量预测
方法、流量负载均衡的方法、装置及存储介质。其
中流量预测方法，包括：获取历史流量数据，所述
历史流量数据包括多个第一历史流量特征及其
对应的真实流量数据；将所述历史流量数据输入
至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流
量结果以及所述预测流量结果的准确度级别。借
助本发明提供的技术方案，结合对网络流量的预
测与对预测结果的评级，不仅得到预测结果，同
时提供了针对预测结果可信度的数据，使得可以
根据评级结果更快速地针对不同网络状态而进
行运维处理。
权利要求书2页 说明书13页 附图9页
CN 115622895 A
2023.01.17
CN 115622895 A
1 .一种模型训练方法，包括：
获取历史流量数据，所述历史流量数据包括多个第一历史流量特征及其对应的真实流
量数据；
将所述历史流量数据输入至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流量结果以及
所述预测流量结果的准确度级别；
根据所述预测流量结果、所述真实流量数据和所述准确度级别对所述第一机器学习模
型的参数进行修正。
2.根据权利要求1所述的一种模型训练方法，其特征在于，包括：
每隔固定时段进行一次针对所述第一机器学习模型的训练。
3 .根据权利要求1所述一种模型训练方法，其特征在于，所述将所述历史流量数据输入
至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流量结果以及所述预测流量结果的准确度级
别，包括：
对所述历史流量数据进行归一化处理，得到所述历史流量数据对应的归一化数值；
将所述历史流量数据对应的归一化数值输入至所述第一机器学习模型进行流量预测，
得到所述预测流量结果以及所述预测流量结果的准确度级别。
4 .根据权利要求3所述一种模型的训练方法，其特征在于，所述获取历史流量数据包
括：获取网络中的多个节点的历史流量数据或者网络中的多条链路的历史流量数据。
5 .根据权利要求4所述一种模型的训练方法，其特征在于，所述将所述历史流量数据输
入至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流量结果以及所述预测流量结果的准确度
级别，包括：
将所述历史流量数据输入至所述第一机器学习模型进行流量预测；
将得到的所述预测流量结果与所述真实流量数据进行比较，得到所述预测流量结果的
准确度级别。
6 .根据权利要求4所述一种模型训练方法，其特征在于，所述历史流量数据包括流量统
计特征。
7 .根据权利要求6所述的一种模型训练方法，其特征在于，所述流量统计特征包括历史
流量的均值。
8.一种流量预测方法，包括：
获取历史流量数据，所述历史流量数据包括多个第一历史流量特征及其对应的真实流
量数据；
将所述历史流量数据输入至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流量结果以及
所述预测流量结果的准确度级别。
9.根据权利要求8所述的一种流量预测方法，其特征在于，所述将所述历史流量数据输
入至第一机器学习模型进行流量预测，得到预测流量结果以及所述预测流量结果的准确度
级别，包括：
将所述历史流量数据输入至所述第一机器学习模型进行流量预测；
将得到的所述预测流量结果与所述真实流量数据进行比较，得到所述预测流量结果的
准确度级别。
10 .根据权利要求8所述的一种流量预测方法，其特征在于，所述获取历史流量数据包
权 利 要 求 书
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CN 115622895 A
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