基于流量的数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

技术特征：
1.一种基于流量的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的流量特征序列；所述流量特征序列包括在第t 1个周期之前的n 1个周期的流量特征数据，流量特征数据用于反映对应周期下所述目标对象在目标设备中的流量使用特征，n为正整数；获取所述目标对象的总流量序列；所述总流量序列包括在所述第t 1个周期之前的所述n 1个周期的总流量数据，总流量数据用于指示对应周期下所述目标对象在所述目标设备中消耗的总流量；对所述总流量序列进行序列分解处理，得到趋势项序列、季节项序列以及节假日项序列；根据所述流量特征序列、所述趋势项序列、所述季节项序列以及所述节假日项序列进行流量预测，得到所述第t 1个周期的总流量数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，任一个周期的流量特征数据包括以下至少一种：所述目标对象在所述目标设备运行的应用程序中消耗的流量数据、所述目标对象在所述目标设备中的剩余流量数据、所述目标对象在所述目标设备中的流量购买数据、针对所述目标对象的流量计费数据、所述目标对象在不同节假日使用所述目标设备消耗的流量数据、以及所述目标对象在不同季节使用所述目标设备消耗的流量数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述流量特征序列、所述趋势项序列、所述季节项序列以及所述节假日项序列进行流量预测，得到所述第t 1个周期的总流量数据，包括：根据所述流量特征序列和所述趋势项序列对所述第t 1个周期进行趋势流量预测，得到所述第t 1个周期的趋势流量数据；根据所述季节项序列对所述第t 1个周期进行季节流量预测，得到所述第t 1个周期的季节流量数据；根据所述节假日项序列对所述第t 1个周期进行节假日流量预测，得到所述第t 1个周期的节假日流量数据；根据所述第t 1个周期的趋势流量数据、所述第t 1个周期的季节流量数据和所述第t 1个周期的节假日流量数据，确定所述第t 1个周期的总流量数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述趋势项序列包括所述n 1个周期中每个周期的趋势流量数据；所述根据所述流量特征序列和所述趋势项序列对所述第t 1个周期进行趋势流量预测，得到所述第t 1个周期的趋势流量数据，包括：在所述流量特征序列中确定特征预测序列，所述特征预测序列包括所述流量特征序列中从第t-n 1个周期开始到第t个周期结束的共n个周期的流量特征数据；调用目标趋势流量预测模型根据所述特征预测序列和所述趋势项序列对所述第t 1个周期进行趋势流量预测，得到所述第t 1个周期的趋势流量数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取初始趋势流量预测模型；根据所述目标对象的对象标识对所述流量特征序列进行连接构建，得到趋势训练序列，所述趋势训练序列包括所述n 1个周期中每个周期的趋势训练数据；
在所述趋势训练序列中确定训练样本序列和测试样本序列；根据所述趋势项序列、所述训练样本序列和所述测试样本序列对所述初始流量预测模型进行训练，以便于得到所述目标趋势流量预测模型。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述季节项序列包括所述n 1个周期中每个周期的季节流量数据；所述根据所述季节项序列对所述第t 1个周期进行季节流量预测，得到所述第t 1个周期的季节流量数据，包括：在所述季节项序列中确定季节预测序列，所述季节预测序列包括所述季节项序列中从第t-n 1个周期开始到第t个周期结束的共n个周期的季节流量数据；调用目标季节流量预测模型根据所述季节预测序列对所述第t 1个周期进行季节流量预测，得到所述第t 1个周期的季节流量数据。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取初始季节流量预测模型；在所述季节项序列中确定季节训练序列，所述季节训练序列包括所述季节项序列中从第t-n个周期开始到第t-1个周期结束的共n个周期的季节流量数据；从所述季节训练序列中确定训练样本序列和测试样本序列；根据所述训练样本序列和所述测试样本序列对所述初始季节流量模型进行训练，以便于得到所述目标季节流量预测模型。8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述节假日项序列包括所述n 1个周期中每个周期的节假日流量数据，所述根据所述节假日项序列对所述第t 1个周期进行节假日流量预测，得到所述第t 1个周期的节假日流量数据，包括：调用节假日流量预测模型获取所述n 1个周期中每个周期的节假日流量数据对应的节假日数据序列，节假日数据序列包括对应周期下的m个节假日的流量数据，m为正整数；确定所述m个节假日中每个节假日的预测流量数据，所述m个节假日中的第i个节假日的预测流量数据是所述n 1个周期中每个周期下的第i个节假日的流量数据的平均值，i为小于或等于m的正整数；根据所述m个节假日中每个节假日的预测流量数据，确定所述第t 1个周期的节假日流量数据。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述总流量序列进行序列分解处理，得到趋势项序列、季节项序列以及节假日项序列，包括：对所述总流量序列进行滑动平均处理，得到所述趋势项序列，所述趋势项序列包括所述n 1个周期中每个周期的趋势流量数据；根据所述总流量序列和所述趋势项序列，确定所述季节项序列；根据所述总流量序列、所述趋势项序列和所述季节项序列，确定所述节假日项序列。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述总流量序列和所述趋势项序列，确定所述季节项序列，包括：根据所述总流量序列和所述趋势项序列，确定去趋势项序列；所述去趋势项序列包括所述n 1个周期中每个周期的去趋势流量数据，任一个周期的去趋势流量数据是根据对应周期的总流量数据和对应周期的趋势流量数据确定的；按照季节对所述去趋势项序列进行平均处理，得到所述季节项序列，所述季节项序列
包括所述n 1个周期中每个周期的季节流量数据。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述总流量序列、所述趋势项序列和所述季节项序列，确定所述节假日项序列，包括：根据所述总流量序列、所述趋势项序列和所述季节项序列，确定去趋势去季节项序列；所述去趋势去季节项序列包括所述n 1个周期中每个周期的去趋势去季节流量数据，任一个周期的去趋势去季节流量数据是根据对应周期的总流量数据、对应周期的趋势流量数据和对应周期的季节流量数据确定的；按照节假日对所述去趋势去季节项序列进行平均处理，得到所述节假日项序列，所述节假日项序列包括所述n 1个周期中每个周期的节假日流量数据。12.一种基于流量的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取目标对象的流量特征序列；所述流量特征序列包括在第t 1个周期之前的n 1个周期的流量特征数据，流量特征数据用于反映对应周期下所述目标对象在目标设备中的流量使用特征，n为正整数；所述获取单元，用于获取所述目标对象的总流量序列；所述总流量序列包括在所述第t 1个周期之前的所述n 1个周期的总流量数据，总流量数据用于指示对应周期下所述目标对象在所述目标设备中消耗的总流量；处理单元，用于对所述总流量序列进行序列分解处理，得到趋势项序列、季节项序列以及节假日项序列；所述处理单元，用于根据所述流量特征序列、所述趋势项序列、所述季节项序列以及所述节假日项序列进行流量预测，得到所述第t 1个周期的总流量数据。13.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：处理器，适于实现计算机程序；计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1至11任一项所述的基于流量的数据处理方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行如权利要求1至11任一项所述的基于流量的数据处理方法。15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至11任一项所述的基于流量的数据处理方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种基于流量的数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品，可以用于在车联网(例如车载场景)中进行流量预测，该基于流量的数据处理方法包括：获取目标对象的流量特征序列；流量特征序列包括在第T 1个周期之前的n 1个周期的流量特征数据；获取目标对象的总流量序列；总流量序列包括在第T 1个周期之前的n 1个周期的总流量数据；对总流量序列进行序列分解处理，得到趋势项序列、季节项序列以及节假日项序列；根据流量特征序列、趋势项序列、季节项序列以及节假日项序列进行流量预测，得到第T 1个周期的总流量数据。采用本申请实施例，可以提高流量预测结果的准确性。性。性。


技术研发人员：钟子宏
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2022.02.18
技术公布日：2022/5/31