CN112003790B - 智能学校使用网络流量的分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能学校使用网络流量的分配方法，通过获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控；实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值；在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量；达到了根据接入同一网络内各终端设备对应的网络总流量、为各终端设备分配对应的网络流量的有益效果，提高了网络资源利用率，同时也避免了网络资源的浪费。

Description

智能学校使用网络流量的分配方法

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域，特别涉及一种智能学校使用网络流量的分配方法。

背景技术

在同一局域网内，当多台终端设备同时发送网络数据请求时，可能出现因网络中的通信量大于网络传送能力而导致网络拥堵的情况。

现有的解决方式是，针对局域网内关键用户和关键业务，采用资源预留的方式满足所述关键用户的关键业务需求。当时，当关键用户或者关键业务不活跃时，预留的资源不能得以充分的利用，造成了资源浪费。现有的另一种解决方式是：对路由器进行设置，通过路由器自动切换信号，对连入网络的终端设备的网络流量进行管理，即基于路由器对当前终端设备的网络连接情况分析之后，自动分配终端设备的网络流量或切换终端设备的网络连接情况。但是，这种自动切换方式仅基于终端设备的网络连接情况来分配终端设备的网络流量；无法根据每台用户终端设备的场景需求，来调整终端设备的网络流量。用户体验度不好。

发明内容

为克服上述技术缺陷，本发明提供了一种智能学校使用网络流量的分配方法。

本发明提供的一种智能学校使用网络流量的分配方法包括：

获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控；

实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值；

在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量。

进一步地，所述获取的学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，包括：

各终端设备的设备ID、设备MAC地址、设备地理位置信息以及设备用途信息。

进一步地，所述基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，包括：

根据所述设备信息中的设备ID和设备MAC地址，获取各终端设备分别对应的包含网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数的网络参考数据。

进一步地，所述基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量，包括：

根据所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据；

识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致；

若所述网络参考数据与预设参考数据一致，则获取与所述预设参考数据对应的预设流量分配表；

根据所述预设流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

进一步地，所述智能学校使用网络流量的分配方法还包括：

预先设置对应的所述预设流量分配表。

进一步地，所述预先设置对应的所述预设流量分配表，包括：

根据学校网络内包含的各终端设备，获取各终端设备分别对应的业务优先级和重要程度值；

根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表。

进一步地，所述根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表，包括：

根据各终端设备分别对应的应用场景信息，为各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值配置相应的优先级权重和重要程度权重；

根据各终端设备分别对应的业务优先级、优先级权重以及重要程度值、重要程度权重，计算得到各终端设备分别对应的网络访问优先值；

根据各终端设备分别对应的网络访问优先值，为各终端设备分配与所述网络访问优先值相匹配的网络流量，得到对应的流量分配表。

进一步地，所述识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致，包括：

识别所述网络参考数据中的网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数，是否分别与预设连接时间、预设访问频率以及预设流量波动参数相一致。

进一步地，所述识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致，之后还包括：

若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则根据所述网络参考数据，生成与所述网络参考数据相一致的新流量分配表；

基于生成的新流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

进一步地，所述识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致，之后还包括：

若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则基于所述网络参考数据查找所有流量分配表，获取与所述网络参考数据相一致的网络参考数据；

根据所述网络参考数据，获取与所述网络参考数据相一致的网络流量分配表，基于所述网络流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

进一步地，所述智能学校使用网络流量的分配方法还包括：

在识别出所述网络总流量等于或小于所述预设流量阈值时，根据各终端设备的网络实际使用情况，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整。

进一步地，所述根据各终端设备的网络实际使用情况，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，包括：

步骤A1、设终端设备Y当前t-1时刻之前的30天到当前t时刻内的网络流量使用值分别为Y(t-1)0，Yt1，…，Yt30；其中，Y(t-1)0表示当前t-1时刻对应的网络流量使用值，Yt1表示当前t-1时刻的1天前的t时刻对应的网络流量使用值，以此类推，Yt30表示当前t-1时刻的30天前的t时刻对应的网络流量使用值，则利用公式(1)计算得到终端设备Y在t时刻的历史平均网络流量

为：

公式(1)中，m表示当前t-1时刻之前的第m天，m＝1，2，3…30；

步骤A2、利用公式(2)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最大值Y_tmax以及利用公式(3)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最小值Y_tmin分别为：

步骤A3、根据Y(t-1)0的值，利用公式(4)对终端设备Y在当前t-1时刻的下一时刻即t时刻的网络流量分配进行调整，则t时刻的网络流量按照如下Y_t的值进行分配：

基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整。

进一步地，所述基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，还包括：

步骤A4、按照所述公式(4)计算出每个终端设备各自在t时刻的网络流量分配值Y_t时，计算所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第一总和；

步骤A5、当所述第一总和等于或小于预设流量阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；

当所述第一总和大于所述预设流量阈值时，计算所述第一总和与所述预设流量阈值之间的第一差值；

步骤A6、当所述第一差值小于预设差值阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；预设差值阈值为一个大于零的数值；

当所述第一差值等于或大于预设差值阈值时，从所述所有终端设备中筛选Y_t值大于

的所有第一目标终端设备，从所述所有第一目标终端设备中筛选出当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第二目标终端设备；

步骤A7、将所述所有第二目标终端设备各自的Y_t值降低到

步骤A8、将所述所有第二目标终端设备的Y_t值降低到

后，判断所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第二总和与所述预设流量阈值之间的第二差值，是否等于或大于预设差值阈值；

步骤A9、如果步骤A8的判断结果为否，则在t时刻按照步骤A7确定的Y_t值为每个第二目标终端设备分配网络流量，并在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为除去所述第二目标终端设备之外的其它终端设备分配网络流量；

如果步骤A8的判断结果为是，则从所有终端设备中筛选Y_t值等于或大于

的、并且当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第三目标终端设备，将每个第三目标终端的Y_t值降低预设比例。

本发明智能学校使用网络流量的分配方法，通过获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控；实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值；在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量；达到了根据接入同一网络内各终端设备对应的网络总流量、为各终端设备分配对应的网络流量的有益效果，提高了网络资源利用率，同时也避免了网络资源的浪费。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所指出的内容来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明智能学校使用网络流量的分配方法的一种实施方式的工作流程示意图。

图2是本发明智能学校使用网络流量的分配方法中，为各终端设备分配对应的网络流量的一种实施方式的工作流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供了一种智能学校使用网络流量的分配方法，能够根据接入同一网络内各终端设备对应的网络总流量，为各终端设备分配对应的网络流量，提高了网络资源利用率，避免了网络资源的浪费。

如图1所示，图1是本发明智能学校使用网络流量的分配方法的一种实施方式的工作流程示意图；本发明智能学校使用网络流量的分配方法可以实施为如下描述的步骤S10-S30。

步骤S10、获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控。

本发明实施例中，系统获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，其中，所述设备信息包括但不限于：设备ID、设备IP地址、设备MAC地址、设备地理位置信息以及设备用途信息、设备类型、设备型号等。

基于获取的各终端设备的设备信息，系统实时监控各终端设备对应的网络总流量，以防网络总流量过大导致网络拥堵情况的发生。

步骤S20、实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值。

系统监控各终端设备的同时，获取各终端设备对应的网络总流量，并判断所述网络总流量是否大于了预设流量阈值。本发明实施例中的预设流量阈值，根据学校网络对应的网络带宽、各终端设备对应的具体应用场景等进行设置，本发明实施例对所述预设流量阈值的具体取值，不进行限定。一旦网络总流量大于了预设流量阈值，则可能会出现网络拥堵的风险。

步骤S30、在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量。

若系统识别出各终端设备对应的网络总流量大于了上述预设流量阈值，则需要限制相关终端设备对应的网络流量，为各终端设备分配对应的网络流量，以防出现网络拥堵或者网络崩溃的现象。

系统在为各终端设备分配对应的网络流量时，基于各终端设备分别对应的设备信息，收集各终端设备对应的网络参考数据，进而基于所述网络参考数据，进行网络流量的分配。在一个实施例中，所述网络参考数据包括但不限于：网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数和网络资源来源等的网络参考数据。

本发明智能学校使用网络流量的分配方法，通过获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控；实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值；在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量；达到了根据接入同一网络内各终端设备对应的网络总流量、为各终端设备分配对应的网络流量的有益效果，提高了网络资源利用率，同时也避免了网络资源的浪费。

进一步地，在一个实施例中，如图2所示，图2是本发明智能学校使用网络流量的分配方法中，为各终端设备分配对应的网络流量的一种实施方式的工作流程示意图；图2所述的实施例中，图1所述实施例的步骤S30中，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量，可以实施为如下描述的步骤S31-S34。

步骤S31、根据所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据。

本发明实施例中，系统根据各终端设备对应的设备信息，比如设备ID、设备MAC地址等，获取各终端设备对应的网络参考数据，比如，网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数等。

步骤S32、识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致。

针对该识别步骤的实施，在一个实施例中，识别所述网络参考数据中的网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数，是否分别与所述预设参考数据中的预设连接时间、预设访问频率以及预设流量波动参数一致。

步骤S33、若所述网络参考数据与预设参考数据一致，则获取与所述预设参考数据对应的预设流量分配表。

步骤S34、根据所述预设流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

在一个实施例中，若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则基于所述网络参考数据查找网络数据库中存储的所有流量分配表，获取与所述网络参考数据相一致的网络参考数据；根据所述网络参考数据，获取与所述网络参考数据相一致的网络流量分配表，基于所述网络流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

本发明实施例中，网络数据库中存储了多个流量分配表，每个流量分配表对应着不同的网络参考数据，根据所述网络参考数据，即可查找得到与所述网络参考数据相一致的网络流量分配表，提高了网络流量分配的便捷性。

在另一个实施例中，若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则根据所述网络参考数据，生成与所述网络参考数据相一致的新流量分配表；并基于生成的新流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

本发明实施例中，针对所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致的情况，可以根据所述网络参考数据，直接生成所述网络参考数据对应的新流量分配表，进而根据生成的新流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。同时，将生成的所述网络参考数据对应的新流量分配表存储至所述网络数据库中。这种处理方式，提高了网络资源分配的智能性。

进一步地，在一个实施例中，所述智能学校使用网络流量的分配方法还包括：预先设置对应的所述预设流量分配表。

所述预设流量分配表可以根据接入同一网络的各终端设备的历史网络参考数据，以及各终端设备基于历史网络参考数据分别对应的历史网络流量分配信息，设置对应的流量分配表。

在一个实施例中，所述预先设置对应的所述预设流量分配表，还可以按照如下技术手段实施：

根据学校网络内包含的各终端设备，获取各终端设备分别对应的业务优先级和重要程度值；根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表。

本发明实施例中，生成流量分配表是根据各终端设备的优先级和重点要程度值来确定的，即保证关键业务和/或关键设备的网络流量的使用畅通。

进一步地，在一个实施例中，所述根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表，可以按照如下技术手段实施：

根据各终端设备分别对应的应用场景信息，为各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值配置相应的优先级权重和重要程度权重；根据各终端设备分别对应的业务优先级、优先级权重以及重要程度值、重要程度权重，计算得到各终端设备分别对应的网络访问优先值；比如，在一个具体的应用场景中，针对终端设备A、终端设备B以及终端设备C，这三个终端设备分别对应的业务优先级为1、3和2，对应的优先级权重分别为60％、40％和50％；终端设备A、终端设备B以及终端设备C的重要程度值分别为：8、4以及6，对应的重点要程度权重分别为：40％、60％和50％，根据终端设备A、终端设备B以及终端设备C分别对应的业务优先级、优先级权重以及重要程度值、重要程度权重，计算得到各终端设备分别对应的网络访问优先值。即针对终端设备A，其对应的网络访问优先值为：1*60％+8*40％＝3.8。利用同样的计算方式，计算得到终端设备B的网络访问优先值为：3*40％+4*60％＝3.6，终端设备C的网络访问优先值为：2*50％+6*50＝4。

根据计算得到的各终端设备分别对应的网络访问优先值，为各终端设备分配与所述网络访问优先值相匹配的网络流量，即可得到对应的流量分配表。

本发明实施例中，系统设置流量分配表时，基于各终端设备所处的具体应用场景信息以及各终端设备分别对应的业务优先级和重要程度值，进行网络流量的分配，生成对应的网络流量分配表。这种网络分配表中的网络流量分配方案，与各终端设备的具体应用场景充分贴合，提高了网络流量分配的针对性和智能性。

进一步地，在一个实施例中，本发明智能学校使用网络流量的分配方法中，针对识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值的步骤之后，还包括步骤：

在识别出所述网络总流量等于或小于所述预设流量阈值时，根据各终端设备的网络实际使用情况，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整。

本发明实施例中，所述流量分配表同时会根据用户的实际使用情况进行调整。考虑到同一用户并不是每时每刻需要用的网络流量都固定不变，因此在捕捉到用户网络流量需求降低时，可以降低对该用户的流量分配，从而将多出的流量分配给网络中其他需要更高网络流量或者其他网络流量不足的用户。

进一步地，本发明实施例中，所述根据各终端设备的网络实际使用情况，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，可以按照如下描述的步骤A1-A3进行实施：

步骤A1、设终端设备Y当前t-1时刻之前的30天到当前t时刻内的网络流量使用值分别为Y(t-1)0，Yt1，…，Yt30；其中，Y(t-1)0表示当前t-1时刻对应的网络流量使用值，Yt1表示当前t-1时刻的1天前的t时刻对应的网络流量使用值，以此类推，Yt30表示当前t-1时刻的30天前的t时刻对应的网络流量使用值，则利用公式(1)计算得到终端设备Y在t时刻的历史平均网络流量

为：

公式(1)中，m表示当前t-1时刻之前的第m天，m＝1，2，3…30；

步骤A2、利用公式(2)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最大值Y_tmax以及利用公式(3)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最小值Y_tmin分别为：

步骤A3、根据Y(t-1)0的值，利用公式(4)对终端设备Y在当前t-1时刻的下一时刻即t时刻的网络流量分配进行调整，则t时刻的网络流量按照如下Y_t的值进行分配：

基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整。

比如，当用户t-1时刻的流量使用低于使用均值时，在t时刻对网络流量按照预设要求进行降低，同时将富余的流量进行重新分配；当t-1时刻流量使用高于使用均值时，在条件允许的情况下，在t时刻对网络流量按照预设要求进行提升；其中，降低和提升的网络流量的差值，进入应急流量池，用来应对包含网络流量使用暴增或者突然有高优先级高任务权重的突发情况的流量需求。

本发明智能学校使用网络流量的分配方法中，对各终端设备的实际使用流量进行动态智能分配，在充分满足现有用户的需求的前提下，适当降低和提升部分用户的网络流量，防止网络流量浪费及使用不足的情况；此外，通过智能分配，建立应急流量池，为应对突发情况提供了有效保证，提高了网络资源利用率，同时也避免了网络资源的浪费。

进一步地，所述基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，还可实施为如下步骤：

步骤A4、按照所述公式(4)计算出每个终端设备各自在t时刻的网络流量分配值Y_t时，计算所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第一总和；

步骤A5、当所述第一总和等于或小于预设流量阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；

当所述第一总和大于所述预设流量阈值时，计算所述第一总和与所述预设流量阈值之间的第一差值；

步骤A6、当所述第一差值小于预设差值阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；预设差值阈值为一个大于零的数值；

当所述第一差值等于或大于预设差值阈值时，从所述所有终端设备中筛选Y_t值大于

的所有第一目标终端设备，从所述所有第一目标终端设备中筛选出当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第二目标终端设备；

步骤A7、将所述所有第二目标终端设备各自的Y_t值降低到

步骤A8、将所述所有第二目标终端设备的Y_t值降低到

后，判断所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第二总和与所述预设流量阈值之间的第二差值，是否等于或大于预设差值阈值；

步骤A9、如果步骤A8的判断结果为否，则在t时刻按照步骤A7确定的Y_t值为每个第二目标终端设备分配网络流量，并在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为除去所述第二目标终端设备之外的其它终端设备分配网络流量；

如果步骤A8的判断结果为是，则从所有终端设备中筛选Y_t值等于或大于

的、并且当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第三目标终端设备，将每个第三目标终端的Y_t值降低预设比例。

上述技术方案，可以保证执行重要任务的、网络需求量大的终端设备依然可以有充足的流量分配，同时可以控制总体的网络流量与预设流量阈值之间的差距较小。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，并对各终端设备的网络总流量进行监控；

实时获取各终端设备的网络总流量，识别所述网络总流量是否大于预设流量阈值；

在识别出所述网络总流量大于所述预设流量阈值时，基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量；

所述方法还包括：

在识别出所述网络总流量等于或小于所述预设流量阈值时，根据各终端设备的网络实际使用情况，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，包括：

步骤A1、设终端设备Y当前t-1时刻之前的30天到当前t时刻内的网络流量使用值分别为Y(t-1)0，Yt1，…，Yt30；其中，Y(t-1)0表示当前t-1时刻对应的网络流量使用值，Yt1表示当前t-1时刻的1天前的t时刻对应的网络流量使用值，以此类推，Yt30表示当前t-1时刻的30天前的t时刻对应的网络流量使用值，则利用公式(1)计算得到终端设备Y在t时刻的历史平均网络流量

为：

公式(1)中，m表示当前t-1时刻之前的第m天，m＝1，2，3…30；

步骤A2、利用公式(2)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最大值Y_tmax以及利用公式(3)计算终端设备Y在t时刻的理论网络流量最小值Y_tmin分别为：

步骤A3、根据Y(t-1)0的值，利用公式(4)对终端设备Y在当前t-1时刻的下一时刻即t时刻的网络流量分配进行调整，则t时刻的网络流量按照如下Y_t的值进行分配：

基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整。

2.如权利要求1所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述获取的学校网络内接入同一网络的各终端设备的设备信息，包括：

各终端设备的设备ID、设备MAC地址、设备地理位置信息以及设备用途信息；

所述基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，包括：

根据所述设备信息中的设备ID和设备MAC地址，获取各终端设备分别对应的包含网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数的网络参考数据。

3.如权利要求1所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述基于所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据，并为各终端设备分配对应的网络流量，包括：

根据所述设备信息，获取各终端设备分别对应的网络参考数据；

识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致；

若所述网络参考数据与预设参考数据一致，则获取与所述预设参考数据对应的预设流量分配表；

根据所述预设流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

4.如权利要求3所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先设置对应的所述预设流量分配表；

其中，所述预先设置对应的所述预设流量分配表，包括：

根据学校网络内包含的各终端设备，获取各终端设备分别对应的业务优先级和重要程度值；

根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表。

5.如权利要求4所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述根据各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值，为各终端设备分配对应的网络流量，得到对应的流量分配表，包括：

根据各终端设备分别对应的应用场景信息，为各终端设备分别对应的所述业务优先级和重要程度值配置相应的优先级权重和重要程度权重；

根据各终端设备分别对应的业务优先级、优先级权重以及重要程度值、重要程度权重，计算得到各终端设备分别对应的网络访问优先值；

根据各终端设备分别对应的网络访问优先值，为各终端设备分配与所述网络访问优先值相匹配的网络流量，得到对应的流量分配表。

6.如权利要求3所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致，包括：

识别所述网络参考数据中的网络连接时间、连接访问频率以及网络流量波动参数，是否分别与预设连接时间、预设访问频率以及预设流量波动参数相一致。

7.如权利要求6所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述识别所述网络参考数据是否与预设参考数据一致，之后还包括：

若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则根据所述网络参考数据，生成与所述网络参考数据相一致的新流量分配表；

基于生成的新流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量；

或者

若识别出所述网络参考数据与所述预设参考数据不一致，则基于所述网络参考数据查找所有流量分配表，获取与所述网络参考数据相一致的网络参考数据；

根据所述网络参考数据，获取与所述网络参考数据相一致的网络流量分配表，基于所述网络流量分配表，为各终端设备分配对应的网络流量。

8.如权利要求1所述的智能学校使用网络流量的分配方法，其特征在于，所述基于公式(4)，对各终端设备的网络流量分配进行动态调整，还包括：

步骤A4、按照所述公式(4)计算出每个终端设备各自在t时刻的网络流量分配值Y_t时，计算所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第一总和；

步骤A5、当所述第一总和等于或小于预设流量阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；

当所述第一总和大于所述预设流量阈值时，计算所述第一总和与所述预设流量阈值之间的第一差值；

步骤A6、当所述第一差值小于预设差值阈值时，在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为每个终端设备分配网络流量；预设差值阈值为一个大于零的数值；

当所述第一差值等于或大于预设差值阈值时，从所述所有终端设备中筛选Y_t值大于

的所有第一目标终端设备，从所述所有第一目标终端设备中筛选出当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第二目标终端设备；

步骤A7、将所述所有第二目标终端设备各自的Y_t值降低到

步骤A8、将所述所有第二目标终端设备的Y_t值降低到

后，判断所有终端设备在t时刻的网络流量分配值的第二总和与所述预设流量阈值之间的第二差值，是否等于或大于预设差值阈值；

步骤A9、如果步骤A8的判断结果为否，则在t时刻按照步骤A7确定的Y_t值为每个第二目标终端设备分配网络流量，并在t时刻按照步骤A3确定的Y_t值为除去所述第二目标终端设备之外的其它终端设备分配网络流量；

如果步骤A8的判断结果为是，则从所有终端设备中筛选Y_t值等于或大于

的、并且当前正在执行的任务为预设非重要任务的所有第三目标终端设备，将每个第三目标终端的Y_t值降低预设比例。

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