[發明專利]預測數據的方法和裝置

有效

• 申請號: 201210407625.0
• 申請日: 2012-10-23
• 公開（公告）號: CN102968670A
• 公開（公告）日: 2013-03-13
• 發明（設計）人: 王顯峰
• 申請（專利權）人: 北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 劉光明;陸錦華

1.一種預測數據的方法，其特征在于，包括：

步驟A：對于預先選擇的多個數據預測模型各自的參數分別進行優化；

步驟B：分別采用參數優化之后的所述多個數據預測模型，對歷史數據進行預測，根據所述多個數據預測模型各自的預測結果與所述歷史數據之間的差異的大小來確定優選的數據預測模型；

步驟C：采用所述優選的數據預測模型對未來數據進行預測；

在步驟C中的預測的結果和所述未來數據的實際發生值之間的差異超出預設范圍的情況下，重新依次執行步驟A至步驟C。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括：

根據所述多個數據預測模型對歷史數據進行預測，根據預測誤差調整參數；

將預測誤差滿足預設精度要求時采用的參數作為優化的參數，或者當調整次數達到預設次數時的當前參數作為優化的參數。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步驟B中，采用平均絕對百分比誤差來衡量所述差異的大小。

4.一種預測數據的方法，其特征在于，包括：

步驟A：分別采用預先選擇的多個數據預測模型，對歷史數據進行預測，根據所述多個數據預測模型各自的預測結果與所述歷史數據之間的差異的大小來確定優選的數據預測模型；

步驟B：采用所述優選的數據預測模型對未來數據進行預測；

在步驟B中的預測的結果和所述未來數據的實際發生值之間的差異超出預設范圍的情況下，重新依次執行步驟A和步驟B。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步驟A中，采用平均絕對百分比誤差來衡量所述差異的大小。

6.一種預測數據的裝置，其特征在于，包括：

最優參數選擇模塊，用于對于預先選擇的多個數據預測模型各自的參數分別進行優化；

最優模型選擇模塊，用于分別采用參數優化之后的所述多個數據預測模型，對歷史數據進行預測，根據所述多個數據預測模型各自的預測結果與所述歷史數據之間的差異的大小來確定優選的數據預測模型；

模型失配檢測模塊，用于采用所述優選的數據預測模型對未來數據進行預測，并且在該預測的結果和所述未來數據的實際發生值之間的差異超出預設范圍的情況下觸發所述最優參數選擇模塊和最優模型選擇模塊。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述最優參數選擇模塊還用于：

根據所述多個數據預測模型對歷史數據進行預測，根據預測誤差調整參數；

將預測誤差滿足預設精度要求時采用的參數作為優化的參數，或者當調整次數達到預設次數時的當前參數作為優化的參數。

8.根據權利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述最優模型選擇模塊還用于采用平均絕對百分比誤差來衡量所述差異的大小。

9.一種預測數據的裝置，其特征在于，包括：

數據模型選擇模塊，用于分別采用預先選擇的多個數據預測模型，對歷史數據進行預測，根據所述多個數據預測模型各自的預測結果與所述歷史數據之間的差異的大小來確定優選的數據預測模型；

數據預測模塊，用于采用所述優選的數據預測模型對未來數據進行預測；

失配控制模塊，用于當所述數據預測模塊的預測的結果和所述未來數據的實際發生值之間的差異超出預設范圍的情況下，觸發所述數據模型選擇模塊和所述數據預測模塊。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述數據模型選擇模塊還用于采用平均絕對百分比誤差來衡量所述差異的大小。