[發明專利]大數據量預測的三層聯合動態選擇最優模型方法

有效

• 申請號: 201610638099.7
• 申請日: 2016-08-04
• 公開（公告）號: CN106257506B
• 公開（公告）日: 2018-02-13
• 發明（設計）人: 吳冬華;胡曼恬;胡岳;閆興秀
• 申請（專利權）人: 南京華蘇科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 江蘇縱聯律師事務所32253
• 代理人: 戴勇

1.一種大數據量預測的三層聯合動態選擇最優模型方法，其特征在于：包括預測模型算法庫、權重算法庫、最優權重算法甄選算法三層，預測模型算法庫放置在最底層，在預測模型算法庫之上是權重算法庫，在權重算法庫之上是最優權重算法甄選算法；

預測模型算法庫：包含若干種預測模型算法，這些算法被抽象成共同的接口，放置在聯合算法的最底層，提供預測功能，支撐更上層的功能；

權重算法庫：對預測模型算法庫的最底層算法的多樣性進行屏蔽，根據底層算法的預測結果，按若干種標準對底層算法進行甄選組合，形成若干種權重算法；

最優權重算法甄選算法：根據驗證集中權重算法的效果，選擇最優的權重算法，進行預測；

預測模型算法庫具體的實現步驟如下：

輸入訓練數據；對訓練數據預處理后，得到待用數據；

使用兩種以上的不同算法對待用數據進行模型擬合，得到各待選模型；

對訓練數據預處理，具體包括：

數據篩選：去除過于稀疏的數據列；

時間格式的處理：將時間列映射為連續的整數；

數據補值：缺失數據插值、錯誤數據插值；

權重算法采用如下算法：

算法一：給予所有預測模型相同的權重；

算法二：剔除百分之二十預測結果相對較差的模型，并給予剩下的模型相同的權重；

算法三：計算各模型誤差均方根，然后根據誤差均方根大小，設計一個反趨勢的函數，并根據該函數給各模型賦予權重；

算法四：計算各模型最小絕對誤差，然后根據最小絕對誤差大小，設計一個反趨勢的函數，并根據該函數給各模型賦予權重；

算法五：計算各模型最小二乘計算的誤差，然后根據最小二乘計算的誤差大小，設計一個反趨勢的函數，并根據該函數給各模型賦予權重；

算法六：計算各模型赤池信息量準則，然后根據赤池信息量準則大小，設計一個反趨勢的函數，并根據該函數給各模型賦予權重。

2.如權利要求1所述的大數據量預測的三層聯合動態選擇最優模型方法，其特征在于，預測模型算法庫具體的實現步驟如下：

調用預測模型庫，得到預測模型的預測數據集；

分別調用各個權重算法，并計算權重；

賦予各預測模型相應權重，進行數據預測，存儲預測的數據。

3.如權利要求1所述的大數據量預測的三層聯合動態選擇最優模型方法，其特征在于，最優權重算法依據各權重算法在測試集上的預測效果，來甄選最優權重算法；最優權重算法甄選算法的具體步驟如下：

調用權重算法庫的算法，得到權重預測的數據的集合；

利用權重庫預測的數據集，與驗證集比對，得到誤差；

由最小誤差，得到最優權重算法；

將最優權重方法預測的數據存儲，得到預測結果。