CN114189833A - 网络切换方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种网络切换方法、装置及存储介质，网络切换方法包括获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；检测移动终端在预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；根据网络平均负载数据、移动终端的行进速度、实时网络信号质量、移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，深度学习模型为预先根据移动终端的历史行进速度、预设列车线路对应的历史网络信号质量、预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；根据网络切换信息确定移动终端的网络是否需要切换。本发明使得移动终端始终能够切换至信号强度较强的网络。

Description

网络切换方法、装置及存储介质
技术领域
本发明属于通信技术领域，特别涉及一种网络切换方法、装置及存储介质。
背景技术
手机、平板电脑等移动终端是一种广泛使用的现代化通信工具，在人们的生活中起到了非常重要的作用。
用户使用移动终端时，移动终端与基站进行通信，以方便用户进行通话、观看视频等操作。其中，移动终端可用于人们的不同生活场景中，例如人流较为密集的列车场景，列车可以为火车、地铁等。
然而，用户在人流较为密集的列车场景中使用移动终端时，移动终端的网络信号强度较弱，使用不便。
发明内容
本发明提供一种网络切换方法、装置及存储介质，可以使得移动终端始终能够切换至信号强度较强的网络。
第一方面，本发明提供一种网络切换方法，包括：
获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；
检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；
根据所述网络平均负载数据、所述移动终端的行进速度、所述实时网络信号质量、所述移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，所述深度学习模型为预先根据所述移动终端的历史行进速度、所述预设列车线路对应的历史网络信号质量、所述预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；
根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换。
在一些可能的设计中，所述获取预设列车线路对应基站在预设时间段内的网络平均负载数据，具体包括：通过所述移动终端连接至服务器，并从所述服务器下载所述网络平均负载数据。
在一些可能的设计中，所述检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：通过与移动终端同步移动的速度传感器检测所述移动终端的所述行进速度。
在一些可能的设计中，所述检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：检测所述移动终端的实时接入信号质量以及邻近所述移动终端的信号基站的实时网络信号强度。
在一些可能的设计中，所述根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换后，还包括：若所述移动终端的网络需要切换，则对所述移动终端的网络进行切换；若所述移动终端的网络不需要切换，则所述移动终端维持在当前网络。
在一些可能的设计中，所述对所述移动终端的网络进行切换，包括：将所述移动终端对应的网络切换为备用网络，所述备用网络的网络速率低于所述移动终端当前的网络对应的网络速率；或者，将所述移动终端对应的基站切换为邻近所述移动终端的备用基站，其中，所述备用基站的网络负载小于所述移动终端当前对应的基站的网络负载。
第二方面，本发明提供一种网络切换装置，包括：
获取模块，用于获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；
检测模块，用于检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；
处理模块，用于根据所述网络平均负载数据、所述移动终端的行进速度、所述实时网络信号质量、所述移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，所述深度学习模型为预先根据所述移动终端的历史行进速度、所述预设列车线路对应的历史网络信号质量、所述预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；
切换模块，用于根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换。
第三方面，本发明提供一种网络切换装置，包括处理器和存储器，所述存储器和所述处理器电连接，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行第一方面所述的网络切换方法。
在一些可能的设计中，还包括无线通信单元，所述无线通信单元和所述处理器电连接，且所述无线通信单元被配置为和移动终端进行通信连接。
在一些可能的设计中，还包括速度传感器和信号强度检测单元，所述速度传感器和所述信号强度检测单元均和所述处理器电连接；所述速度传感器用于获取所述移动终端在预设列车线路上的行进速度；所述信号强度检测单元用于检测所述移动终端所在小区的基站的网络信号强度。
第四方面，本发明提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时，用于执行第一方面所述的网络切换方法。
本发明提供的种网络切换方法、装置及存储介质，通过获取移动终端相关的网络平均负载数据、移动终端的行进速度、实时网络信号质量、移动终端的实时时间，并输入预训练的深度学习模型得到网络切换信息，根据网络切换信息判断移动终端的网络是否需要切换，能够使得移动终端始终接入信号强度良好的网络中。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的网络切换方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的移动终端与服务器的连接的示意图；
图3为本发明实施例提供的网络切换装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的网络切换装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本申请保护的范围。
在人流较为密集的行驶列车场景中，例如早晚高峰期的地铁中，列车的车体本身会屏蔽部分网络信号，同时，由于列车场景中人员较为密集，会导致用户移动终端接入的基站超负荷运行。这样，用户的移动终端接入的网络信号强度较弱，使用不便。
有鉴于此，本申请实施例提供一种网络切换方法、装置及存储介质，获取当前基站的网络平均负载数据、移动终端的行进速度、移动终端的当前网络信号质量等参数，通过深度学习模型判断不同网络的信号强度，以使用户的移动终端接入信号强度较强的网络，即增强了用户移动终端接入的网络的信号强度，使用方便。
图1为本发明实施例提供的网络切换方法流程示意图。本实施例的执行主体可以是网络切换装置。如图1所示，本实施例提供的网络切换方法，包括：
S101：获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据。
具体的，列车线路可以为地铁、轻轨等不同轨道列车线路，而预设列车线路，可以为一个区域范围内，例如是同一城市内中的一条或多条列车线路。而预设列车线路所对应的基站，即主要指小区能够覆盖预设列车线路的基站。列车沿预设列车线路行进时，会经过不同基站所覆盖的小区。这些基站会因所处区域以及时间的不同而具有不同的网络负载。因此，可以获取预设列车线路所对应的各基站，在预设时间段内的网络平均负载数据，而这些数据表示了基站在预设时间段内的网络负载能力。网络平均负载数据可以包括用于实现移动终端201的通信的基站数据的吞吐量、带宽速率、基站接入用户数量之和等。其中，本领域技术人员可以理解的是，预设时间段可以有多种不同方式划分，例如列车的早高峰或晚高峰时间会具有较大的人流，相应会具有较高的网络负载，因此可以将早高峰或晚高峰时间设置为预设时间段。
可选的，所述获取预设列车线路对应基站在预设时间段内的网络平均负载数据，具体包括：通过移动终端连接至服务器，并从服务器下载网络平均负载数据。
参考图2，移动终端201可以是在手机、平板电脑，还可以是智能手表、平板电脑等设备。本实施例对移动终端201的实现方式进行限制，只要移动终端201能够与用户进行输入输出交互即可。服务器202可以一台服务器或几台服务器组成的集群。
需要说明的是，本发明实施例所涉及的移动终端201可以是无线终端也可以是有线终端。无线终端可以是指向用户提供语音和/或其他业务数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备。无线终端可以经无线接入网(Radio Access Network，简称RAN)与一个或多个核心网设备进行通信，无线终端可以是移动终端，如移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有移动终端的计算机，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置，它们与无线接入网交换语言和/或数据。再例如，无线终端还可以是个人通信业务(Personal Communication Service，简称PCS)电话、无绳电话、会话发起协议(Session Initiation Protocol，简称SIP)话机、无线本地环路(Wireless Local Loop，简称WLL)站、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，简称PDA)等设备。无线终端也可以称为系统、订户单元(Subscriber Unit)、订户站(Subscriber Station)，移动站(Mobile Station)、移动台(Mobile)、远程站(RemoteStation)、远程终端(Remote Terminal)、接入终端(Access Terminal)、用户终端(UserTerminal)、用户代理(User Agent)、用户设备(User Device or User Equipment)，在此不作限定。
其中，通过与移动终端201的热点连接，获取移动终端201发送的网络平均负载数据。
移动终端201与服务器202的连接可以是无线连接，也可以是有线连接。通过移动终端201连接至服务器202，从服务器202下载所述网络平均负载数据后，可以将网络平均负载数据存储在数据缓存模块中；其中，数据缓存模块为网络切换装置中的。
S102：检测移动终端在预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量。
具体地，检测移动终端201在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：通过与移动终端201同步移动的速度传感器检测移动终端201的行进速度。
在本实施例中，速度传感器可以内置于移动终端201中，也可以设置在和移动终端201连接的其它电子设备上，速度传感器通过多种原理实现，示例性的，速度传感器可以利用GPS(Global Positioning System，全球定位系统)等定位手段获取移动终端201在预设时间内的位移，从而换算处理并得到移动终端201的实时速度。
其中，可以在每隔预设时间后采集速度传感器的数据，以获取移动终端201在预设列车线路上行进时的行进速度。例如，可以每隔10秒，采集一次速度传感器的数据。
具体地，所述检测移动终端201在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：检测移动终端201的实时接入信号质量以及邻近移动终端201的信号基站的实时网络信号强度。
在本实施例中，可以接收移动终端201发送的实时接入信号质量，其中实时接入信号质量可以是移动终端201接入的网络的信号强弱值。
在本实施例中，可以首先通过本领域技术人员熟知的信号强度检测单元检测网络信号强度，然后将信号强度检测单元接入邻近所述移动终端201的信号基站，并获取该基站覆盖所述信号强度检测单元范围内的实时网络信号强度。其中，信号强度检测单元可以为硬件，也可以为软件，例如是例如移动终端201装载的信号强度检测应用程序。
S103：根据网络平均负载数据、移动终端的行进速度、实时网络信号质量、移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，深度学习模型为预先根据移动终端的历史行进速度、预设列车线路对应的历史网络信号质量、预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的。
在本实施例中，在步骤S103之前，首先需要建立深度学习模型：通过获取在一段时间(例如一个月内)内获取的移动终端201的历史行进速度、预设列车线路对应的历史网络信号质量、预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为训练数据集，采用训练数据集作为输入、人工标注的网络切换信息作为输出，对初始的深度学习模型训练，得到深度学习模型。
可以理解的，深度学习模型可根据移动终端201的历史行进速度、预设列车线路对应的历史网络信号质量、预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间等数据进行实时更新。
其中，深度学习模型可以是动态神经网络(Dynamic Neural Network，DNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)和卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork，CNN)中的任一种。
其中，根据网络平均负载数据、移动终端201的行进速度、实时网络信号质量、移动终端201的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，可以是：提取网络平均负载数据、移动终端201的行进速度、实时网络信号质量、移动终端201的实时时间中的对应的特征数据，将对应的特征数据输入深度学习模型，以使该深度学习模型输出网络切换信息。其中，网络切换信息为当前移动终端201接入网络的网络信号强弱。
S104：根据网络切换信息确定移动终端的网络是否需要切换。
在本实施例中，可以根据输出网络切换信息的网络信号强弱的大小，确定是否对移动终端201的网络是否需要切换。
例如，移动终端201的网络信号强度小于预设阈值，则确定对所述移动终端201的网络进行切换；若移动终端201的网络信号强度不小于预设阈值，则确定不需要所述移动终端201的网络进行切换。其中，预设阈值可以根据实际需求进行设置。
具体地，所述对移动终端201的网络进行切换，包括：将移动终端201对应的网络切换为备用网络，所述备用网络的网络速率低于移动终端201当前的网络对应的网络速率；或者，将移动终端201对应的基站切换为邻近所述移动终端201的备用基站，其中，所述备用基站的网络负载小于移动终端201当前对应的基站的网络负载。
在本实施例中，将所述移动终端201对应的网络切换为备用网络，可以是将5G(5thGeneration Mobile Communication Technology，第五代移动通信技术)网络切换至4G(the 4th generation mobile communication technology，第四代移动通信技术)网络，也可以是将4G网络切换至3G(3rd-Generation，第三代移动通信技术)网络，对此本发明不作任何限制。
将移动终端201对应的基站切换为邻近移动终端201的备用基站，可以是该移动终端201附近预设范围(例如5公里半径范围)内负载较小的基站。
在本发明的一个实施例中，所述根据所述网络切换信息确定移动终端201的网络是否需要切换后，还包括：若移动终端201的网络需要切换，则对移动终端201的网络进行切换；若移动终端201的网络不需要切换，则移动终端201维持在当前网络。
从上述描述可知，通过获取移动终端201相关的所述网络平均负载数据、移动终端201的行进速度、实时网络信号质量、移动终端201的实时时间，并输入预训练的深度学习模型得到网络切换信息，根据网络切换信息判断移动终端201的网络是否需要切换，能够使得移动终端201始终接入信号强度良好的网络中。
对应于上文实施例的信息显示方法，图3为本发明实施例提供的网络切换装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。参照图3，该装置包括：获取模块301、检测模块302、处理模块303和切换模块304。
其中，获取模块301，用于获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；检测模块302，用于检测移动终端201在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；处理模块303，用于根据所述网络平均负载数据、移动终端201的行进速度、所述实时网络信号质量、移动终端201的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，所述深度学习模型为预先根据移动终端201的历史行进速度、所述预设列车线路对应的历史网络信号质量、所述预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；切换模块304，用于根据所述网络切换信息确定移动终端201的网络是否需要切换。
在一种可能的实现方式中，获取模块301，具体用于通过移动终端201连接至服务器202，并从服务器202下载所述网络平均负载数据。
在一种可能的实现方式中，检测模块302，具体用于通过与移动终端201同步移动的速度传感器检测移动终端201的所述行进速度。
在一种可能的实现方式中，检测模块302，还具体用于检测所述移动终端201的实时接入信号质量以及邻近所述移动终端201的信号基站的实时网络信号强度。
在一种可能的实现方式中，处理模块303，用于从服务器上下载当前版本的深度学习模型，用户使用过程中，移动终端可通过网络(例如无线网络)与网络切换装置相连，并录入预设列车线路。
网络切换装置运行过程中，移动终端与网络切换装置之间的网络可以断开，网络切换装置在离线状态下收集移动终端201的历史行进速度、预设列车线路对应的历史网络信号质量、预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据，以避免影响移动终端的网络信号强度。
在一种可能的实现方式中，切换模块304，还用于所述根据所述网络切换信息确定移动终端201的网络是否需要切换后，若移动终端201的网络需要切换，则对移动终端201的网络进行切换；若移动终端201的网络不需要切换，则移动终端201维持在当前网络。
在一种可能的实现方式中，切换模块304，具体用于将移动终端201对应的网络切换为备用网络，所述备用网络的网络速率低于移动终端201当前的网络对应的网络速率(例如将将4G网络切换至3G网络)；或者，将移动终端201对应的基站切换为邻近移动终端201的备用基站，其中，所述备用基站的网络负载小于移动终端201当前对应的基站的网络负载。
从上述描述可知，通过获取移动终端201相关的所述网络平均负载数据、移动终端201的行进速度、所述实时网络信号质量、移动终端201的实时时间，并输入预训练的深度学习模型得到网络切换信息，根据网络切换信息判断移动终端201的网络是否需要切换，能够使得移动终端201始终接入信号强度良好的网络中。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
图4为本发明实施例提供的网络切换装置的硬件结构示意图。如图4所示，本实施例的网络切换装置包括：处理器402以及存储器401；其中
存储器401，用于存储计算机执行指令；
处理器402，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中服务器202所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器401既可以是独立的，也可以跟处理器402集成在一起。
当存储器401独立设置时，该网络切换装置还包括总线403，用于连接所述存储器401和处理器402。
在一种可能的实现方式中，网络切换装置还包括无线通信单元404，无线通信单元404和处理器402电连接，且无线通信单元404被配置为和移动终端201进行通信连接。
在一种可能的实现方式中，网络切换装置还包括速度传感器405和信号强度检测单元406，速度传感器405和信号强度检测单元406均和处理器402电连接；速度传感器405用于获取移动终端201在预设列车线路上的行进速度；信号强度检测单元406用于检测移动终端201所在小区的基站的网络信号强度。
从上述描述可知，通过获取移动终端201相关的所述网络平均负载数据、所述移动终端201的行进速度、所述实时网络信号质量、所述移动终端201的实时时间，并输入预训练的深度学习模型得到网络切换信息，根据网络切换信息判断移动终端201的网络是否需要切换，能够使得移动终端201始终接入信号强度良好的网络中，即实现移动终端201网络信号的增强。
需要说明的是：上述网络切换装置还包括Type-C和USB(例如USB3.0)接口，分别用于作为网络切换装置的充电接口以及网络切换装置连接电脑客户端的接口。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器402执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的网络切片部署方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器402执行时，实现如上所述的网络切片部署方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (11)

1.一种网络切换方法，其特征在于，包括：
获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；
检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；
根据所述网络平均负载数据、所述移动终端的行进速度、所述实时网络信号质量、所述移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，所述深度学习模型为预先根据所述移动终端的历史行进速度、所述预设列车线路对应的历史网络信号质量、所述预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；
根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换。
2.根据权利要求1所述的网络切换方法，其特征在于，所述获取预设列车线路对应基站在预设时间段内的网络平均负载数据，具体包括：
通过所述移动终端连接至服务器，并从所述服务器下载所述网络平均负载数据。
3.根据权利要求1所述的网络切换方法，其特征在于，所述检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：
通过与移动终端同步移动的速度传感器检测所述移动终端的所述行进速度。
4.根据权利要求3所述的网络切换方法，其特征在于，所述检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量，具体包括：
检测所述移动终端的实时接入信号质量以及邻近所述移动终端的信号基站的实时网络信号强度。
5.根据权利要求1所述的网络切换方法，其特征在于，所述根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换后，还包括：
若所述移动终端的网络需要切换，则对所述移动终端的网络进行切换；
若所述移动终端的网络不需要切换，则所述移动终端维持在当前网络。
6.根据权利要求5所述的网络切换方法，其特征在于，所述对所述移动终端的网络进行切换，包括：
将所述移动终端对应的网络切换为备用网络，所述备用网络的网络速率低于所述移动终端当前的网络对应的网络速率；
或者，将所述移动终端对应的基站切换为邻近所述移动终端的备用基站，其中，所述备用基站的网络负载小于所述移动终端当前对应的基站的网络负载。
7.一种网络切换装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设列车线路对应的基站在预设时间段内的网络平均负载数据；
检测模块，用于检测移动终端在所述预设列车线路上行进时的行进速度和实时网络信号质量；
处理模块，用于根据所述网络平均负载数据、所述移动终端的行进速度、所述实时网络信号质量、所述移动终端的实时时间和深度学习模型得到网络切换信息，其中，所述深度学习模型为预先根据所述移动终端的历史行进速度、所述预设列车线路对应的历史网络信号质量、所述预设列车线路对应基站的历史网络平均负载数据和历史时间作为参数训练得到的；
切换模块，用于根据所述网络切换信息确定所述移动终端的网络是否需要切换。
8.一种网络切换装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器和所述处理器电连接，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行权利要求1-6任一项所述的网络切换方法。
9.根据权利要求8所述的网络切换装置，其特征在于，还包括无线通信单元，所述无线通信单元和所述处理器电连接，且所述无线通信单元被配置为和移动终端进行通信连接。
10.根据权利要求8或9所述的网络切换装置，其特征在于，还包括速度传感器和信号强度检测单元，所述速度传感器和所述信号强度检测单元均和所述处理器电连接；所述速度传感器用于获取所述移动终端在预设列车线路上的行进速度；所述信号强度检测单元用于检测所述移动终端所在小区的基站的网络信号强度。
11.一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可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时，用于执行权利要求1-6任一项所述的网络切换方法。
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