CN112149863A - 确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 - Google Patents
确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112149863A CN112149863A CN201910579316.3A CN201910579316A CN112149863A CN 112149863 A CN112149863 A CN 112149863A CN 201910579316 A CN201910579316 A CN 201910579316A CN 112149863 A CN112149863 A CN 112149863A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resource consumption
- periods
- time
- determining
- predicted
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 16
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000019580 granularity Nutrition 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06314—Calendaring for a resource
Abstract
本公开的实施例涉及确定平均资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质。在本公开的一个实施例中，提供了一种方法。该方法包括：获取多个时段的历史资源消耗量；响应于所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量高于预定阈值，确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度；以及基于所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。通过该方法，可以整体提升预测资源消耗量的准确率。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及信息处理领域，并且更具体地，涉及确定预测资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质。
背景技术
随着自然科学来和信息科技的发展，如何预测某种资源的消耗量以及时补充资源从而避免资源的短缺或者变得越来越重要。传统的方法只利用历史资源消耗的平均值来预测未来资源消耗并且以此为依据补充资源。这种方法往往存在局限性，并且会造成资源的浪费或者不足。
发明内容
本公开提出了一种旨在至少克服上述问题的方案。
在本公开的第一方面，提出了一种确定资源消耗量的方法，包括：获取多个时段的历史资源消耗量；响应于所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量高于预定阈值，确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度；基于所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。
在本公开的第二方面，提出了一种电子设备，包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，该至少一个存储器被耦合到该至少一个处理单元并且存储用于由该至少一个处理单元执行的指令，该指令当由该至少一个处理单元执行时，使得该设备执行动作，该动作包括：获取多个时段的历史资源消耗量；响应于所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量高于预定阈值，确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度；基于所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。
在本公开的第三方面，提供了一种计算机存储介质。该计算机存储介质具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行根据第一方面的方法。
提供发明内容部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或必要特征，也无意限制本公开的范围。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1图示了能够在其中实施本公开的实施例的环境的示意图；
图2图示了根据本公开的实施例的用于确定预测资源消耗量的方法的流程图；
图3图示了根据本公开的实施例的用于基于预测资源消耗量系确定预测资源消耗量的方法的流程图；
图4图示了可以用来实施本公开的实施例的示例设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
如以上提及的，期望确定预测资源消耗量并且基于该预测资源消耗量确定预测资源补充量。现有确定预测资源消耗量的方法仅仅基于先前资源消耗的平均值，该方法的准确率仍有上升空间。
根据本公开的实施例，提供了一种用于确定资源消耗量的方法。该方案首先获取先前一段时间的资源消耗量，在该先前时段中的一些时段的历史资源消耗量高于预定阈值的情况下，确定该先前时段中资源被消耗的时间的总长度，然后根据该总长度划分出多种情况并且确定系数，在每种情况中基于历史资源消耗量和系数综合确定以后的目标时段的预测资源消耗量。采用本公开的方案，能够根据时间的总长度划分多种情况并且基于系数确定对未来的预测资源消耗量。通过这样的方式，可以整体提升预测资源消耗量的准确率。
以下参考附图来说明本公开的基本原理和若干示例实现。
图1图示了能够在其中实施本公开的多个实现的环境100的示意图。应当理解，图1所示出的环境100仅仅是示例性的，而不应当构成对本公开所描述的实现的功能和范围的任何限制。如图1所示，环境100包括存储器120和计算设备110，其中计算设备120可以从存储器120获取信息。计算设备110可以是任何具有计算能力的设备，诸如通用计算机、大型机、专用计算设备等等。注意，虽然图1中仅示出了一个存储器和一个计算设备，存储器120可以服务于多个计算设备，或者计算设备110可以从多个存储器120获取信息。
在一个示例中，计算设备110从存储器120获取历史资源消耗量111，计算设备对所获取的数据进行处理和计算，并且最终输出预测资源消耗量112。将在下面结合图2进一步描述详细的处理和计算过程。
在一些实施例中，计算设备110可以直接将预测资源消耗量112输出到用户设备，该用户设备包括但不限于任何类型的移动终端、固定终端或便携式终端，包括移动手机、多媒体计算机、多媒体平板、互联网节点、通信器、台式计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本计算机、平板计算机、个人通信系统(PCS)设备、个人导航设备、个人数字助理(PDA)、音频/视频播放器、数码相机/摄像机、定位设备、电视接收器、无线电广播接收器、电子书设备、游戏设备或者其任意组合，包括这些设备的配件和外设或者其任意组合。
在一些实施例中，计算设备110可以将预测资源消耗量112提供到缓存以供进一步计算预测资源补充量，这将在下文进一步详细说明。
图2图示了根据本公开的实施例的用于确定预测资源消耗量的的方法200的流程图。方法200可以由图1中的计算设备110来实施，以得出预测资源消耗量112。为便于描述，将参照图1来描述方法200。
在210，计算设备110获取多个时段的历史资源消耗量。在一些实施例中，多个时段的历史资源消耗量可以是过去一年、半年或者三个月内的每周的资源消耗量，在下文中为了统一，将时段以周为单位进行描述。这仅仅是示例性的，根据不同种类的资源，时段为不同单位，例如对于存储器中的内存资源时段为小时，对于水利资源时段为天，对于一般物品资源时段为周。这样做的优点在于，针对不同的资源以不同的粒度划分时段从而得到精准的消耗量。
在一些实施例中，资源包括但不限于存储资源、计算资源和网络资源。
在220，计算设备110确定所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量是否高于预定阈值。
在一个示例中，计算设备110判断在210中获取的历史资源消耗量111中的第二周历史资源消耗量和第三周历史资源消耗量是否同时为零。
在230，计算设备110确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度。在220中的第二周历史资源消耗量和第三周历史资源消耗量中的一个不为零的情况下，计算设备110确定多周中实际发生资源消耗的总天数。在前述两者都为零的情况下，则直接确定预测资源消耗量为零。请注意，这里利用周和天作为时段和时间长度的度量单位仅仅是示例性的，还可以利用其它时间单位进行描述。以第二周历史资源消耗量和第三周历史资源消耗量进行判断也是示例性的，也可以根据需要对任何时段中的资源消耗量进行判断。
在一些实施例中，计算设备110可以使用以下方法来确定多个时段中的发生资源消耗的时间长度。例如，计算设备110可以首先确定多个时段中实际发生资源消耗的时段，然后将确定的发生资源消耗的时段的长度相加，以得到时间长度。在一些实施例中，假设一周中只有周一、周三和周五发生了资源消耗，则可以确定时间长度为三天。这样做的好处在于在粒度更大的时段中进一步确定实际发生消耗的总时间，根据总时间划分情况以进一步精准地确定预测资源消耗。
在240，计算设备110基于上述多个时段的所述历史资源消耗量和上述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。在一个示例中，继续以上文描述作为示例，在时间长度小于8天的情况下，通过以下等式(1)确定预测消耗量：
(总历史资源消耗量/时间长度)*预测资源消耗量系数 (1)
在时间长度大于等于8天并且小于15天的情况下，通过以下等式(2)确定预测消耗量：
(第一周历史资源消耗量/7*前一周历史资源消耗量权重+总历史资源消耗量/时间长度*总历史资源消耗量权重)*预测资源消耗量系数 (2)
在时间长度大于等于15天并且小于30天的情况下，通过以下等式(3)确定预测消耗量：
(第一周历史资源消耗量/7*前一周历史资源消耗量权重+(第一周历史资源消耗量+第二周历史资源消耗量)/14*前两周历史资源消耗量权重+总历史资源消耗量/时间长度*总历史资源消耗量权重)*预测日历史资源消耗量系数 (3)
在时间长度大于30天的情况下，通过以下等式确定预测消耗量：
(第一周历史资源消耗量/7*前一周历史资源消耗量权重+(第一周历史资源消耗量+第二周历史资源消耗量)/14*前两周历史资源消耗量权重+(第一周历史资源消耗量+第二周历史资源消耗量+第三周历史资源消耗量+第四周历史资源消耗量)/28*前四周历史资源消耗量权重+总历史资源消耗量/时间长度*总历史资源消耗量权重)*预测日历史资源消耗量系数 (4)
将在下文中描述各种权重和预测日历史资源消耗量系数。这仅仅是示例性的，还可以根据其他方法确定预测资源消耗量。
在一个实施例中，根据所消耗的资源的重要程度(其中A为最重要，G为最不重要)，可以确定上述各种权重，在一个示例中，各个权重的值可以根据表1确定：
表1
在一些实施例中，计算设备110还可以获取两次资源补充之间的预定时间间隔和指示完成一次资源补充所需的预定时间的安全时间，并且基于根据上述实施例计算的预测资源消耗量112和上述两者来确定预测资源补充量。在一个示例中，两次资源补充之间的预定时间间隔可以是为计算机补充内存条的时间间隔、两次为水库蓄水的时间间隔或者补充物品的时间间隔。在一个示例中，安全时间可以是物品的生产时间和运输时间之和。根据本实施例确定预测资源补充量的优点在于能够高效、精准地确定所需补充的资源以避免资源短缺或者过剩。
图3图示了根据本公开的实施例的用于基于预测资源消耗量系确定预测资源消耗量的方法的流程图。图3中的方法300是对图2中的240的进一步具体实现。
在310，计算设备110可以基于多个时段中的历史资源消耗量确定上文等式中的预测资源消耗量系数，该预测资源消耗量系数指示多个时段的历史资源消耗量对预测资源消耗量的影响。
在一个实施例中，可以通过第一周历史资源消耗量、第二周历史资源消耗量和前三天历史资源消耗量确定预测资源消耗量系数。请注意，这仅仅是示例性的，也可以通过其他时段的历史资源消耗量确定预测资源消耗量系数。
在一个示例中，具体地通过以下等式确定预测资源消耗量系数：预测资源消耗量系数＝辅助系数1*辅助系数2*辅助系数3。其中分别通过表2、表3和表4确定辅助系数1、辅助系数2、辅助系数3，其中U2＝第一周销量/第二周销量，V2＝第一周销量/第三周销量，W2＝前3天日均销量*7/第一周销量。
表2
表3
表4
在320，如上文240所描述的，计算设备110可以如上文所述的公式，基于预测资源消耗量系数、多个时段的所述历史资源消耗量和时间长度确定所述预测资源消耗量。
通过本公开的实施例，能够根据时间的总长度划分多种情况并且基于系数、权重确定对未来的预测资源消耗量，可以整体提升预测资源消耗量和资源补充量的准确率。
图4图示了可以用来实施本公开内容的实施例的示例设备300的示意性框图。例如，如图1所示的示例环境100中的计算设备110可以由设备400来实施。如图所示，设备400包括中央处理单元(CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序指令或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。CPU401、ROM402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
上文所描述的各个过程和处理，例如方法200和300，可由处理单元401执行。例如，在一些实施例中，方法200和300可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序被加载到RAM403并由CPU401执行时，可以执行上文描述的方法200和300的一个或多个动作。
本公开可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施方式，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施方式。在不偏离所说明的各实施方式的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施方式的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施方式。
Claims (11)
1.一种确定资源消耗量的方法，所述方法包括：
获取多个时段的历史资源消耗量；
响应于所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量高于预定阈值，确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度；以及
基于所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述预测资源消耗量包括：
基于所述多个时段中的历史资源消耗量确定预测资源消耗量系数，所述预测资源消耗量系数指示所述多个时段的所述历史资源消耗量对所述预测资源消耗量的影响；以及
基于所述预测资源消耗量系数、所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度确定所述预测资源消耗量。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度包括：
基于所述多个时段的所述历史资源消耗量，确定所述多个时段中发生资源消耗的时段；以及
将确定的所述时段的长度进行求和，以得到所述时间长度。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述预测资源消耗量、两次资源补充之间的预定时间间隔和安全时间，确定所述目标时段的预测资源补充量，所述安全时间指示完成一次资源补充所需的预定时间。
5.根据权利要求1所述的方法，其中资源包括以下中的至少一项：
存储资源、计算资源和网络资源。
6.一种电子设备，包括：
至少一个处理单元；
至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述设备执行动作，所述动作包括：
获取多个时段的历史资源消耗量；
响应于所述多个时段中的至少一个时段的历史资源消耗量高于预定阈值，确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度；以及
基于所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度，确定所述多个时段之后的目标时段的预测资源消耗量。
7.根据权利要求6所述的设备，其中确定所述预测资源消耗量包括：
基于所述多个时段中的历史资源消耗量确定预测资源消耗量系数，所述预测资源消耗量系数指示所述多个时段的所述历史资源消耗量对所述预测资源消耗量的影响；以及
基于所述预测资源消耗量系数、所述多个时段的所述历史资源消耗量和所述时间长度确定所述预测资源消耗量。
8.根据权利要求6所述的设备，其中确定所述多个时段中的发生资源消耗的时间长度包括：
基于所述多个时段的所述历史资源消耗量，确定所述多个时段中发生资源消耗的时段；以及
将确定的所述时段的长度进行求和，以得到所述时间长度。
9.根据权利要求6所述的设备，所述动作还包括：
基于所述预测资源消耗量、两次资源补充之间的预定时间间隔和安全时间，确定所述目标时段的预测资源补充量，所述安全时间指示完成一次资源补充所需的预定时间。
10.根据权利要求6所述的设备，其中资源包括以下中的至少一项：
存储资源、计算资源和网络资源。
11.一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，所述计算机可读程序指令用于执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910579316.3A CN112149863A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910579316.3A CN112149863A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112149863A true CN112149863A (zh) | 2020-12-29 |
Family
ID=73892118
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910579316.3A Pending CN112149863A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112149863A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112766791A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-07 | 广州富港万嘉智能科技有限公司 | 能源/资源消耗评估方法、可读存储介质以及智能食品机 |
| CN113780675A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-10 | 北方健康医疗大数据科技有限公司 | 一种消耗预测方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113947236A (zh) * | 2021-09-06 | 2022-01-18 | 阿里云计算有限公司 | 综合能源调度方法、计算设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170078850A1 (en) * | 2015-09-14 | 2017-03-16 | International Business Machines Corporation | Predicting location-based resource consumption in mobile devices |
| CN108023834A (zh) * | 2016-11-03 | 2018-05-11 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 一种云资源自动分配方法及装置 |
| CN108537399A (zh) * | 2017-03-02 | 2018-09-14 | 华为技术有限公司 | 一种物料需求量的预测方法及装置 |
| CN109672795A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 呼叫中心资源管理方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN109714395A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-03 | 平安科技（深圳）有限公司 | 云平台资源使用预测方法及终端设备 |
| CN109783236A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-21 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法和装置 |
-
2019
- 2019-06-28 CN CN201910579316.3A patent/CN112149863A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170078850A1 (en) * | 2015-09-14 | 2017-03-16 | International Business Machines Corporation | Predicting location-based resource consumption in mobile devices |
| CN108023834A (zh) * | 2016-11-03 | 2018-05-11 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 一种云资源自动分配方法及装置 |
| CN108537399A (zh) * | 2017-03-02 | 2018-09-14 | 华为技术有限公司 | 一种物料需求量的预测方法及装置 |
| CN109672795A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 呼叫中心资源管理方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN109714395A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-03 | 平安科技（深圳）有限公司 | 云平台资源使用预测方法及终端设备 |
| CN109783236A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-21 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法和装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112766791A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-07 | 广州富港万嘉智能科技有限公司 | 能源/资源消耗评估方法、可读存储介质以及智能食品机 |
| CN113947236A (zh) * | 2021-09-06 | 2022-01-18 | 阿里云计算有限公司 | 综合能源调度方法、计算设备及介质 |
| CN113780675A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-10 | 北方健康医疗大数据科技有限公司 | 一种消耗预测方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113780675B (zh) * | 2021-09-23 | 2024-01-09 | 北方健康医疗大数据科技有限公司 | 一种消耗预测方法、装置、存储介质及电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10789544B2 (en) | Batching inputs to a machine learning model | |
| CN112149863A (zh) | 确定资源消耗量的方法、设备和计算机存储介质 | |
| CN113034090B (zh) | 运输设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
| EP3961384A1 (en) | Automatic derivation of software engineering artifact attributes from product or service development concepts | |
| CN110955640A (zh) | 跨系统数据文件的处理方法、装置、服务器和存储介质 | |
| CN114048931B (zh) | 补货信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
| US11824731B2 (en) | Allocation of processing resources to processing nodes | |
| EP4195124A1 (en) | Warehousing data processing method and apparatus, medium, and electronic device | |
| CN114663015A (zh) | 补货方法和装置 | |
| CN112102043B (zh) | 物品推荐页面生成方法、装置、电子设备和可读介质 | |
| US20130103456A1 (en) | Method, system and program storage device for production planning | |
| CN112862415B (zh) | 运输车辆调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
| CN114553614A (zh) | 带宽成本估算方法、装置、设备、介质和程序产品 | |
| CN113436003A (zh) | 时长确定方法、装置、电子设备、介质和程序产品 | |
| CN113537893A (zh) | 订单处理方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
| CN114157578A (zh) | 网络状态预测方法及装置 | |
| CN113992593A (zh) | 服务资源调用方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111932191A (zh) | 货架调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
| CN112632384A (zh) | 针对应用程序的数据处理方法、装置、电子设备和介质 | |
| WO2019231637A1 (en) | Inventory control of resources | |
| CN113256194B (zh) | 确定配送中心自留库存的方法和装置 | |
| CN115312208B (zh) | 接诊数据展示方法、装置、设备、介质 | |
| CN110378609B (zh) | 业务处理方法、业务处理装置、电子设备和介质 | |
| CN111756590B (zh) | 用于信息展示流量控制的小流量测试方法和装置 | |
| CN117709816A (zh) | 基于物品需求量的物品运输方法、装置、电子设备与介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |