1.一种面向用户移动性的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，将所有网络节点进行分组，构建多层网络缓存的架构，所述多层网络缓存架构自顶向下分别包括中心服务器、骨干网、二级节点层和边缘节点层；

S2，为了定量用户的数据获取能力，通过建立用户区域停留时间模型，依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，所述节点包括边缘节点，所述用户区域是指一个边缘节点的覆盖范围；

S3，基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率；

S4，当用户下载发生下载出错时，建立下载出错模型，提供相应的出错解决方法；

S5，根据用户的下载情况选择不同的边缘节点缓存方式；

基于多层网络缓存架构和各个处理模型在移动用户访问的过程中根据用户的下载情况有效调整边缘节点的缓存方式，包括根据用户下载能力的预测调整不同的提供数据缓存的节点，通过用户下载出错模型调整提供下载和后续数据缓存的位置节点，实现选择不同的边缘节点缓存选择方式。

2.如权利要求1所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，所述边缘节点缓存完整文件分割形成的数据块，二级节点进行完整文件的缓存；

对于已经在二级节点缓存的文件，边缘缓存可以直接从二级节点缓存获得，不需要经过骨干网进行下载。

3.如权利要求1所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，所述步骤S2中通过建立用户区域停留时间模型依次计算用户在节点的停留时间和在用户区域的停留时间，具体包括以下步骤：S2.1，构建用户区域停留时间的倒数模型：

假设移动型用户为车内乘客，车辆在某路段停留的时间是车辆速度的倒数；

S2.2，用户区域停留时间模型的推导：

由统计结果显示，车辆的车速最接近正态分布，则车辆的速度服从以下正态分布：车辆在单位里程停留时间与车辆速度互为倒数关系，因此车辆在单位时间里停留的时间服从以下分布：其中，μvi表示边缘节点i范围内车速均值，μti表示边缘节点i范围内的停留时间均值，ti表示边缘节点i范围内的停留时间，σ表示边缘节点i范围内下载的数据块数的方差，σvi2表示边缘节点i范围内车速方差，σti2表示边缘节点i范围内的停留时间方差；

S2.3，构建用户区域停留时间的正态分布模型：

对用户区域停留时间 的结果进行正态分布拟合，得到正态分布的用户区域停留时间模型，使用如下数学表达式表达：

4.如权利要求1所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，用户在某个边缘节点内能够下载的数据量和在该边缘节点内停留的时间成正比，在已完成用户区域停留时间的模型的基础上，建立定量的用户下载能力预测的数学模型，即基于用户的移动情况和网络状况对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存网络进行定量计算，预测用户选择节点的概率。

5.如权利要求4所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，按照如下计算步骤和公式可对移动型用户在各个节点的下载能力建立预测模型，并对缓存策略进行定量计算求解：用户能在边缘节点下载的数据量与无线信道带宽正线性相关，根据正态分布的性质，用户在边缘节点能下载的数据量服从以下分布：那么用户在边缘节点能下载的块的数量服从以下分布：第k个数据块能在节点i被下载到的概率：

其中，Yi＝Yi-1+Xi

车辆在某边缘节点范围内下载的数据块的数量服从正态分布，即Yi＝Yi-1+Xi，Y0＝0

其中，“*”代表卷积，

由于

所以

若

使得

则意味着 时，均无法达到下载概率大于门限概率的要求，否则

使得

或

成立；

其中，运算符 定义为将一组数进行降序排序，si表示边缘节点i范围内的路径长度，St表示数据块大小，BWwiteless表示无线信道带宽，Yi表示边缘节点i中被下载的最后一个块号，Xi表示边缘节点i中被下载的最后一个块号，K表示总数据块数，τ表示最低下载概率阈值，N表示边缘节点数。

6.如权利要求1所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，通过用户停留时间模型的建立和节点下载概率模型的建立生成的数据块部署策略使用户能下载到需求的数据块，若用户无法下载到请求的数据块，即出现块下载出错时，建立下载出错模型，提供相应的出错解决方法。

7.如权利要求6所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，所述块下载出错包括下述两种情形：(1)用户在当前边缘节点请求过后的数据块；

(2)用户在当前边缘节点请求过前的数据块。

8.如权利要求7所述的网络边缘缓存选择方法，其特征在于，下载出错模型具体处理步骤如下：S4.1在块下载出错时，判断请求块编号是否大于当前边缘节点缓存终止块编号，如果是，则跳转到步骤S4.2.1，若否则进一步判断请求块编号是否小于当前边缘节点缓存起始块编号，若是，则以该编号的块作为起始块在下一个边缘节点重启预测算法，若否若跳转到步骤S4.3.1；

S4.2.1从二级节点下载并保留后续缓存，并判断从二级节点下载块数是否超过当前边缘节点块数的T％，若否，则继续从二级节点下载保留后续缓存，如果是，则跳转至步骤S4.2.2；

S4.2.2判定用户为静止，释放后续缓存，并判断是否在另一个边缘节点请求数据块，若否，返回步骤S4.2.1并继续从二级节点下载保留后续缓存，如果是则重启预测算法；

S4.3.1判定为上一次预测算法预测极限位置，并以上一个边缘节点中请求的最后一个块作为起始块，在下一个边缘节点重启预测算法，并结束当前出错处理。