业务资源指标的时间序列预测方法、装置及设备与流程

本公开实施例涉及数据分析，尤其涉及一种业务资源指标的时间序列预测方法、装置及设备。

背景技术：

1、在金融、经济、气候科学、云计算等多个领域中都会用到业务资源指标的时间序列预测方法，用于预测未来一定时间的指标情况，以更好调整对应业务需求。

2、目前已有的预测方法，其预测过程捕捉信息量较少，准确度较低，因此实际预测结果应用性交差，直接影响业务执行效果。

技术实现思路

1、本公开实施例提供一种业务资源指标的时间序列预测方法、装置及设备，可以提高预测序列的准确性。

2、第一方面，本公开实施例提供一种业务资源指标的时间序列预测方法，包括：

3、获取业务上监测到的第一指标序列，所述第一指标序列用于表征业务在历史预设时长内指定资源指标的测量值；

4、调用时域预测模型基于所述第一指标序列的时域特征预测得到所述业务在未来预设时长内产生所述指定资源指标的第一预测序列；

5、调用频域预测模型基于所述第一指标序列的频域特征预测得到所述业务在所述未来预设时长内产生所述指定资源指标的第二预测序列；

6、对所述第一预测序列和所述第二预测序列进行加权得到所述业务对应的预测序列，所述预测序列用于指导所述业务调整指定资源指标。

7、第二方面，本公开实施例提供一种业务资源指标的时间序列预测装置，包括：

8、获取模块，用于获取业务上监测到的第一指标序列，所述第一指标序列用于表征业务在历史预设时长内指定资源指标的测量值；

9、第一确定模块，用于调用时域预测模型基于所述第一指标序列的时域特征预测得到所述业务在未来预设时长内产生所述指定资源指标的第一预测序列；

10、第二确定模块，用于调用频域预测模型基于所述第一指标序列的频域特征预测得到所述业务在所述未来预设时长内产生所述指定资源指标的第二预测序列；

11、预测模块，用于对所述第一预测序列和所述第二预测序列进行加权得到所述业务对应的预测序列，所述预测序列用于指导所述业务调整指定资源指标。

12、第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：

13、处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

14、所述存储器存储计算机执行指令；

15、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上第一方面所述的业务资源指标的时间序列预测方法。

16、第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面所述的业务资源指标的时间序列预测方法。

17、第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的业务资源指标的时间序列预测方法。

18、本实施例提供的业务资源指标的时间序列预测方法、装置及设备，该方法包括：获取业务上监测到的第一指标序列，第一指标序列用于表征业务在历史预设时长内指定资源指标的测量值；调用时域预测模型基于第一指标序列的时域特征预测得到业务在未来预设时长内产生指定资源指标的第一预测序列；调用频域预测模型基于第一指标序列的频域特征预测得到业务在未来预设时长内产生指定资源指标的第二预测序列；对第一预测序列和第二预测序列进行加权得到业务对应的预测序列，预测序列用于指导业务调整指定资源指标。在本申请实施例中，先分别通过第一指标序列的时域特征确定第一预测序列，通过第一指标序列的频域特征确定第二预测序列，然后对第一预测序列和第二预测序列进行加权得到业务对应的预测序列，综合考虑了时域、频域二个维度的特征和权重，其中时域特征可以提高预测序列的局部依赖性，频域特征可以提高预测序列的全局相关性，结合局部依赖性和全局相关性确定业务对应的预测序列，可以提高该预测序列的准确性。

技术特征：

1.一种业务资源指标的时间序列预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用频域预测模型基于所述第一指标序列的频域特征预测得到所述业务在所述未来预设时长内产生所述指定资源指标的第二预测序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一频域特征和所述频域预测模型，得到所述业务在所述未来预设时长内产生所述指定资源指标的第二预测序列，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标维度的第二频域特征和所述频域预测模型，得到所述业务在所述未来预设时长内产生所述指定资源指标的预测频域特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一预测序列和所述第二预测序列进行加权得到所述业务对应的预测序列，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一能量参数和所述第二能量参数，确定所述第一预测序列对应的第一权重和所述第二预测序列对应的第二权重，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用时域预测模型基于所述第一指标序列的时域特征预测得到所述业务在未来预设时长内产生所述指定资源指标的第一预测序列，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个子指标序列对应的n个向量和所述时域预测模型，得到所述业务在未来预设时长内产生所述指定资源指标的第一预测序列，包括：

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述第一指标序列用于表征目标容器在历史预设时长内负载信息的测量值，所述业务对应的预测序列包括目标容器在未来预设时长内的负载信息的预测值；相应地，所述方法还包括：

10.一种业务资源指标的时间序列预测装置，其特征在于，包括：

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

12.一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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至9任一项所述的业务资源指标的时间序列预测方法。

13.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的业务资源指标的时间序列预测方法。

技术总结本公开实施例提供一种业务资源指标的时间序列预测方法、装置及设备，该方法包括：获取业务上监测到的第一指标序列，第一指标序列用于表征业务在历史预设时长内指定资源指标的测量值；调用时域预测模型基于第一指标序列的时域特征预测得到业务在未来预设时长内产生指定资源指标的第一预测序列；调用频域预测模型基于第一指标序列的频域特征预测得到业务在未来预设时长内产生指定资源指标的第二预测序列；对第一预测序列和第二预测序列进行加权得到业务对应的预测序列，预测序列用于指导业务调整指定资源指标。本申请可以提高预测序列的准确性。技术研发人员：姜福鑫,张铁赢,陈建军,叶恒宇,陈家栋,高晓沨受保护的技术使用者：北京字跳网络技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29