[發明專利]動態預測方法及其系統

在審

• 申請號: 201910012163.4
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN110020744A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 葛曉琳
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

1.一種動態預測方法，其特征在于，包括：

獲取時序數據序列；

使用滑動窗口對所述數據序列進行滑動檢驗；

將被所述滑動檢驗判定為異常的數據從所述數據序列中過濾掉；

將經過過濾的數據序列輸入預測模塊進行預測。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將經過過濾的數據序列輸入預測模塊進行預測之后，還包括，根據預測結果的準確率調整所述滑動窗口的長度。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據預測結果的準確率調整所述滑動窗口的長度，進一步包括：

使用不同的滑動窗口長度，分別對歷史數據進行滑動檢驗、過濾和預測，并將預測結果和實際結果比較，得到對應于不同的滑動窗口長度的預測準確率；

將當前使用的滑動窗口長度調整為預測準確率最高的滑動窗口長度。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將被所述滑動檢驗判定為異常的數據從所述數據序列中過濾掉，進一步包括：

將所述異常的數據從所述數據序列中刪除。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將被所述滑動檢驗判定為異常的數據從所述數據序列中過濾掉，進一步包括：

根據與所述異常的數據相鄰的其他數據生成替代數據，使用替代數據替代所述異常的數據。

6.如權利要求1-5中任意一項所述的方法，其特征在于，所述滑動檢驗為滑動t檢驗。

7.一種動態預測系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取時序數據序列；

滑動檢驗模塊，用于使用滑動窗口對所述數據序列進行滑動檢驗；

過濾模塊，用于將被所述滑動檢驗模塊判定為異常的數據從所述數據序列中過濾掉；

預測模塊，用于以經過所述過濾模塊過濾的數據序列為數據進行預測。

8.如權利要求7所述的系統，其特征在于，還包括窗口長度調整模塊，用于根據所述預測模塊預測結果的準確率調整所述滑動窗口的長度。

9.如權利要求8所述的系統，其特征在于，所述窗口長度調整模塊使用不同的滑動窗口長度，分別對歷史數據進行滑動檢驗、過濾和預測，并將預測結果和實際結果比較，得到對應于不同的滑動窗口長度的預測準確率，將當前使用的滑動窗口長度調整為預測準確率最高的滑動窗口長度。

10.如權利要求7至9中任意一項所述的系統，其特征在于，所述滑動檢驗為滑動t檢驗。

11.一種動態預測系統，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機可執行指令；以及，

處理器，用于在執行所述計算機可執行指令時實現如權利要求1至6中任意一項所述的方法中的步驟。

12.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令被處理器執行時實現如權利要求1至6中任意一項所述的方法中的步驟。