[發明專利]一種業務數據預測方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202011170882.8
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112288158A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 祁海洋;張鎮潮;劉勇;王培勇
• 申請（專利權）人: 稅友軟件集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/2458
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 丁曼曼

1.一種業務數據預測方法，其特征在于，包括：

根據時序分解算法將業務數據作為時間序列進行預測模型構建，得到時序預測模型；

根據上一時間周期的業務數據對所述時序預測模型進行修正處理，得到目標預測模型；

根據所述目標預測模型對下一時間周期進行業務數據預測，得到業務數據預測結果。

2.根據權利要求1所述的業務數據預測方法，其特征在于，根據時序分解算法將業務數據作為時間序列進行預測模型構建，得到時序預測模型，包括：

根據STL算法對所述業務數據進行分解，得到趨勢分量、季節分量以及殘差分量；

根據所述趨勢分量、季節分量以及殘差分量進行函數構建，得到水平函數、趨勢函數以及季節函數；

根據所述水平函數、所述趨勢函數以及所述季節函數確定所述預測函數；

將所述水平函數、所述趨勢函數、所述季節函數以及所述預測函數作為所述時序預測模型。

3.根據權利要求1所述的業務數據預測方法，其特征在于，根據上一時間周期業務數據對所述時序預測模型進行修正處理，得到目標預測模型，包括：

根據所述上一時間周期業務數據構建的預測模型進行預測處理，得到當前時間周期的預測數據；

根據所述業務數據中當前時間周期對應的實際數據與所述當前時間周期的預測數據進行偏離度計算，得到偏離度；

根據所述偏離度對所述時序預測模型進行修正處理，得到所述目標預測模型。

4.根據權利要求1至3任一項所述的業務數據預測方法，其特征在于，還包括：

當接收到新時間周期的業務數據時，根據所述新時間周期的業務數據對所述目標預測模型進行更新處理，得到新的目標預測模型。

5.一種業務數據預測裝置，其特征在于，包括：

模型構建模塊，用于根據時序分解算法將業務數據作為時間序列進行預測模型構建，得到時序預測模型；

模型修正模塊，用于根據上一時間周期的業務數據對所述時序預測模型進行修正處理，得到目標預測模型；

數據預測模塊，用于根據所述目標預測模型對下一時間周期進行業務數據預測，得到業務數據預測結果。

6.根據權利要求5所述的業務數據預測裝置，其特征在于，所述模型構建模塊，包括：

分解單元，用于根據STL算法對所述業務數據進行分解，得到趨勢分量、季節分量以及殘差分量；

函數構建單元，用于根據所述趨勢分量、季節分量以及殘差分量進行函數構建，得到水平函數、趨勢函數以及季節函數；

預測函數獲取單元，用于根據所述水平函數、所述趨勢函數以及所述季節函數確定所述預測函數；

預測模型獲取單元，用于將所述水平函數、所述趨勢函數、所述季節函數以及所述預測函數作為所述時序預測模型。

7.根據權利要求5所述的業務數據預測裝置，其特征在于，所述模型修正模塊，包括：

上一時間周期預測單元，用于根據所述上一時間周期業務數據構建的預測模型進行預測處理，得到當前時間周期的預測數據；

偏離度計算單元，用于根據所述業務數據中當前時間周期對應的實際數據與所述當前時間周期的預測數據進行偏離度計算，得到偏離度；

模型修正單元，用于根據所述偏離度對所述時序預測模型進行修正處理，得到所述目標預測模型。

8.根據權利要求5至7任一項所述的業務數據預測裝置，其特征在于，還包括：

模型更新模塊，用于當接收到新時間周期的業務數據時，根據所述新時間周期的業務數據對所述目標預測模型進行更新處理，得到新的目標預測模型。

9.一種服務器，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4任一項所述的業務數據預測方法的步驟。

10.一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上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4任一項所述的業務數據預測方法的步驟。