[發明專利]時間序列模型建立方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201811555066.1
• 申請日: 2018-12-19
• 公開（公告）號: CN109783877A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 項舒暢;張春玲;羅傲雪;汪偉;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

1.一種時間序列模型建立方法，所述方法包括：

獲取初始時間序列，將所述初始時間序列分為若干個區間；

將每個區間進行分段，并對每個區間中對應分段的數據進行排序，對排序后的每一分段的排序順序情況進行標記，得到順序標識值；

根據每個區間中各個分段的順序標識值計算得到每個區間的離散程度值；

根據每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標；

獲取所述周期性指標對應的目標模型權重及建立時間序列模型的標準模型權重，根據所述目標模型權重調整所述標準模型權重；

根據所述目標模型權重調整后的標準模型權重以及所述初始時間序列建立時間序列模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標，包括：

計算所述每個區間的離散程度值的平均值，并計算所述平均值與預設值的差值；

判斷所述差值是否小于周期標準值；

當所述差值小于周期標準值時，輸出所述初始時間序列周期性強的周期性指標；

當所述差值大于周期標準值時，輸出所述初始時間序列周期性弱的周期性指標。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個區間中各個分段的順序標識值計算得到每個區間的離散程度值之后，還包括：

對所述每個區間的離散程度值進行歸一化處理；

所述根據每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標，包括：

根據歸一化后的每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每個區間進行分段之前，還包括：

檢測所述初始時間序列是否完整；

當所述初始時間序列不完整時，獲取所述初始時間序列的中斷點，并對所述初始時間序列中所述中斷點之前區間以及所述中斷點所在區間的數據進行刪除處理。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取所述周期性指標對應的目標模型權重，包括：

獲取刪除處理后的初始時間序列的數據，并判斷所述刪除處理后的初始時間序列的數據量是否小于預設數據量；

當所述刪除處理后的初始時間序列的數據量小于預設數據量時，則獲取預設權重作為所述周期性指標對應的目標模型權重。

6.一種時間序列模型建立裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取初始時間序列，將所述初始時間序列分為若干個區間；

分段模塊，用于將每個區間進行分段，并對每個區間中對應分段的數據進行排序，對排序后的每一分段的排序順序情況進行標記，得到順序標識值；

第一計算模塊，用于根據每個區間中各個分段的順序標識值計算得到每個區間的離散程度值；

第二計算模塊，用于根據每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標；

第二獲取模塊，用于獲取所述周期性指標對應的目標模型權重及建立時間序列模型的標準模型權重，根據所述目標模型權重調整所述標準模型權重；

模型建立模塊，用于根據所述目標模型權重調整后的標準模型權重以及所述初始時間序列建立時間序列模型。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第三計算模塊，用于計算所述每個區間的離散程度值的平均值，并計算所述平均值與預設值的差值；

判斷模塊，用于判斷所述差值是否小于周期標準值；

第一輸出模塊，用于當所述差值小于周期標準值時，輸出所述初始時間序列周期性強的周期性指標；

第二輸出模塊，用于當所述差值大于周期標準值時，輸出所述初始時間序列周期性弱的周期性指標。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

歸一化模塊，用于對所述每個區間的離散程度值進行歸一化處理；

第四計算模塊，用于根據歸一化后的每個區間的離散程度值計算所述初始時間序列的周期性指標。