[發(fā)明專利]一種區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字權(quán)益證明的處理方法、終端及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910066904.7
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN111476340A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王環(huán)宇;閆國旗
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 周麗莎;張穎玲

1.一種區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字權(quán)益證明的處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)字權(quán)益證明在歷史采樣點和當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)；

對所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)進行篩選，得到第一篩選結(jié)果；

獲取在各個所述歷史采樣點預(yù)測未來的指標數(shù)據(jù)所對應(yīng)得到的預(yù)測結(jié)果；

對各個所述歷史采樣點對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果進行篩選，得到第二篩選結(jié)果；

基于所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)、所述第一篩選結(jié)果和所述第二篩選結(jié)果，預(yù)測未來的指標數(shù)據(jù)，以得到所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)字權(quán)益證明在歷史采樣點和當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)，包括：

基于采樣周期，獲取目標時段內(nèi)所述數(shù)字權(quán)益證明在所述歷史采樣點和所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)進行篩選，得到第一篩選結(jié)果，包括：

基于所述采樣周期關(guān)聯(lián)的特定時刻，從所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中提取所述第一篩選結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述采樣周期關(guān)聯(lián)的特定時刻，從所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中提取所述第一篩選結(jié)果，包括：

若所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中，存在與所述特定時刻關(guān)聯(lián)的指標數(shù)據(jù)，從所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中提取與所述特定時刻關(guān)聯(lián)的指標數(shù)據(jù)，得到所述第一篩選結(jié)果；

若所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中缺少與所述特定時刻關(guān)聯(lián)的指標數(shù)據(jù)，從所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)中獲取與所述特定時刻關(guān)聯(lián)的第一周期的第一指標數(shù)據(jù)，以及與所述特定時刻關(guān)聯(lián)的第二周期的第二指標數(shù)據(jù)；其中，所述采樣周期包括所述第一周期和所述第二周期；

基于所述第一指標數(shù)據(jù)和所述第二指標數(shù)據(jù)，確定所述第一篩選結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)字權(quán)益證明在歷史采樣點和當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

將所述歷史采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)輸入到長短期記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)中，計算LSTM網(wǎng)絡(luò)中的控制門的權(quán)重和控制門的偏置數(shù)據(jù)；

基于所述控制門的權(quán)重和所述控制門的偏置數(shù)據(jù)，構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；

相應(yīng)的，所述基于所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)、所述第一篩選結(jié)果和所述第二篩選結(jié)果，預(yù)測未來的指標數(shù)據(jù)，以得到所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，包括：

通過所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型對所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)、所述第一篩選結(jié)果和所述第二篩選結(jié)果進行處理，預(yù)測所述未來的指標數(shù)據(jù)，以得到所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述LSTM網(wǎng)絡(luò)為多層網(wǎng)絡(luò)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述控制門包括忘記門，輸入門和輸出門，所述通過所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型對所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)、所述第一篩選結(jié)果和所述第二篩選結(jié)果進行處理，預(yù)測所述未來的指標數(shù)據(jù)，以得到所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，包括：

通過所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型中的所述忘記門對所述當(dāng)前采樣點對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)、所述第一篩選結(jié)果和所述第二篩選結(jié)果進行處理，得到第一處理結(jié)果，并存儲至所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型的存儲單元；

通過所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型中的所述輸入門，對所述存儲單元中的信息進行選擇性提取，得到第二處理結(jié)果；

通過所述LSTM網(wǎng)絡(luò)模型中的所述輸出門對所述第二處理結(jié)果進行處理，得到所述未來的指標數(shù)據(jù)。