[发明专利]一种数据预测的方法和装置

权利要求书

1.一种数据预测的方法，其特征在于，包括：

获取样本集；其中，所述样本集包括第一数据和第二数据，所述第一数据为在待预测日期所属年份所述待预测日期之前的第一预设时间段的数据，所述第二数据为在历史年份同比所述待预测日期之前的第二预设时间段的数据；

获取预设的参数值，根据所述参数值对所述样本集中的所述第一数据以及所述第二数据进行训练测试，确定所述样本集的预测模型；

至少获取位于所述待预测日期之前且与所述待预测日期相邻最近日期的数据、历史年份中同比所述待预测日期的数据，根据所述预测模型，对所述待预测日期进行数据预测，确定所述待预测日期的预测数据；

其中，所述第一预设时间段与所述第二预设时间段的结束日期相同，且当所述第一预设时间段的时间跨度为N时，所述第二预设时间段的时间跨度为N或者N-1；其中，N≥2。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的参数值，根据所述参数值对所述样本集中的所述第一数据以及所述第二数据进行训练测试，确定所述样本集的预测模型包括：

将所述样本集分为训练集以及测试集；

获取预设的所述参数值，根据所述参数值，对所述训练集进行训练，获取待测预测模型；

根据所述测试集，对所述待测预测模型进行测试，计算测试到的数据与所述测试集的数据之间的测试误差值；

当所述测试误差值小于或者等于预设误差值时，确定所述待测预测模型为所述样本集的预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述待测预测模型为所述样本集的预测模型还包括：

根据所述测试误差值，确定所述预测模型的预测标准差；

在所述确定所述待预测日期的预测数据之后，还包括：

根据所述预测标准差以及所述待预测日期的预测数据，确定所述待预测日期的置信区间；其中，所述置信区间为[预测数据-预设置信度×预测标准差，预测数据+预设置信度×预测标准差]；

获取所述待预测日期的实际数据，当判断到所述待预测日期的实际数据置于所述待预测日期的置信区间内时，添加所述待预测日期的实际数据至所述样本集，以更新所述样本集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获取所述待预测日期的实际数据之后，还包括：

当判断到所述待预测日期的实际数据超出所述待预测日期的置信区间时，确定所述待预测日期的实际数据为异常数据；

统计预定周期内异常数据的数量，当所统计到异常数据的数量超出预定阈值时，调整所述参数值，根据调整后的参数值对所述预测模型进行重新训练。

5.一种数据预测的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取样本集；其中，所述样本集包括第一数据和第二数据，所述第一数据为在待预测日期所属年份所述待预测日期之前的第一预设时间段的数据，所述第二数据为在历史年份同比所述待预测日期之前的第二预设时间段的数据；

训练模块，用于获取预设的参数值，根据所述参数值对所述样本集中的所述第一数据以及所述第二数据进行训练测试，确定所述样本集的预测模型；

预测模块，用于至少获取位于所述待预测日期之前且与所述待预测日期相邻最近日期的数据、历史年份中同比所述待预测日期的数据，根据所述预测模型，对所述待预测日期进行数据预测，确定所述待预测日期的预测数据；

其中，所述第一预设时间段与所述第二预设时间段的结束日期相同，且当所述第一预设时间段的时间跨度为N时，所述第二预设时间段的时间跨度为N或者N-1；其中，N≥2。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练模块，还用于：

将所述样本集分为训练集以及测试集；

获取预设的所述参数值，根据所述参数值，对所述训练集进行训练，获取待测预测模型；

根据所述测试集，对所述待测预测模型进行测试，计算测试到的数据与所述测试集的数据之间的测试误差值；

当所述测试误差值小于或者等于预设误差值时，确定所述待测预测模型为所述样本集的预测模型。