[發明專利]數據預測方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210301967.8
• 申請日: 2022-03-24
• 公開（公告）號: CN114706905A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 王宗學;歐陽曄
• 申請（專利權）人: 亞信科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F17/18;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧

1.一種數據預測方法，其特征在于，包括：

獲取目標指標在歷史周期內的歷史真實數據；

基于多個預測算法，分別對所述歷史周期內的目標指標進行預測，得到所述多個預測算法各自對應的所述目標指標的歷史預測數據；

將所述歷史真實數據和所述歷史預測數據進行比對，基于比對結果按照預設的算法篩選規則，確定所述多個預測算法對應的目標預測算法；

基于所述目標預測算法，對目標周期內的所述目標指標進行預測，得到目標預測數據。

2.根據權利要求1所述的數據預測方法，其特征在于，所述將所述歷史真實數據和所述歷史預測數據進行比對，基于比對結果按照預設的算法篩選規則，確定所述多個預測算法對應的目標預測算法，包括：

確定各歷史預測數據與所述歷史真實數據之間的誤差，根據所述誤差確定對應的預測算法的準確率系數，將所述準確率系數最高的預測算法，確定為所述目標指標的目標預測算法。

3.根據權利要求1所述的數據預測方法，其特征在于，所述將所述歷史真實數據和所述歷史預測數據進行比對，基于比對結果按照預設的算法篩選規則，確定所述多個預測算法對應的目標預測算法，還包括：

根據各歷史預測數據和所述歷史真實數據進行回歸運算，基于運算結果確定各歷史預測數據對應的預測算法的權重系數；

對于任意一個預測算法的權重系數，若滿足預設閾值條件，則將所述預測算法確定為所述目標指標的目標預測算法；

若不存在滿足預設閾值條件的權重系數，則根據各預測算法和各預測算法的權重系數，加權得到所述目標指標的目標預測算法。

4.根據權利要求2或3所述的數據預測方法，其特征在于，所述方法還包括：

確定與所述目標指標存在關聯關系的至少一個影響指標，以及所述目標指標與各影響指標之間的關聯系數；

根據各影響指標和各影響指標分別對應的關聯系數，更新所述目標預測算法。

5.根據權利要求1所述的數據預測方法，其特征在于，所述基于所述目標預測算法，對目標周期內的所述目標指標進行預測，得到目標預測數據之后，所述方法還包括：

獲取用戶確定的所述目標預測數據的靜態閾值，以及所述目標預測算法確定的所述目標預測數據的動態閾值；

若確定所述目標預測數據不滿足所述靜態閾值和/或所述動態閾值，則進行預警處理。

6.一種數據預測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標指標在歷史周期內的歷史真實數據；

歷史預測模塊，用于基于多個預測算法，分別對所述歷史周期內的目標指標進行預測，得到所述多個預測算法各自對應的所述目標指標的歷史預測數據；

確定模塊，用于將所述歷史真實數據和所述歷史預測數據進行比對，基于比對結果按照預設的算法篩選規則，確定所述多個預測算法對應的目標預測算法；

目標預測模塊，用于基于所述目標預測算法，對目標周期內的所述目標指標進行預測，得到目標預測數據。

7.根據權利要求6所述的數據預測裝置，其特征在于，所述確定模塊包括：

第一確定子模塊，用于確定各歷史預測數據與所述歷史真實數據之間的誤差，根據所述誤差確定對應的預測算法的準確率系數，將所述準確率系數最高的預測算法，確定為所述目標指標的目標預測算法。

8.根據權利要求6所述的數據預測方法，其特征在于，所述確定模塊還包括第二確定子模塊；

所述第二確定子模塊具體用于：

根據各歷史預測數據和所述歷史真實數據進行回歸運算，基于運算結果確定各歷史預測數據對應的預測算法的權重系數；

對于任意一個預測算法的權重系數，若滿足預設閾值條件，則將所述預測算法確定為所述目標指標的目標預測算法；

若不存在滿足預設閾值條件的權重系數，則根據各預測算法和各預測算法的權重系數，加權得到所述目標指標的目標預測算法。