[发明专利]一种容量评估模型建立方法、容量评估方法及装置

权利要求书

1.一种容量评估模型建立方法，其特征在于，所述方法应用于交易系统，所述方法包括：

获取待估容量参数的多组训练数据，其中每组训练数据中包括所述待估容量参数的各影响因素的数据值，以及待估容量参数的实际值；所述待估容量参数为表征所述交易系统性能的任一参数；

对所述多组训练数据中每一影响因素的数据值分别进行归一化，将归一化后的各影响因素的数据值代入初始关系式，得到每组训练数据对应的所述待估容量参数的预测值的表达式；其中，所述表达式中每个影响因素均对应一个回归系数；

根据所述多组训练数据的实际值、所述预测值的表达式，计算所述待估容量参数的误差函数；所述误差函数中包括参数约束项，所述参数约束项用于在求解所述误差函数的过程中约束所述各影响因素中的弱影响因素；

将求得所述误差函数的最小值时，所述各影响因素中回归系数满足设定条件的影响因素确定为关键影响因素；

根据各关键影响因素，建立所述待估容量参数的容量评估模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始关系式满足如下公式：

h_θ(x)＝θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂+…+θ_nx_n

其中，h_θ(x)表示所述待估容量参数的预测值，n为影响因素的数量，θ₀为所述初始关系式中的常数系数，θ₁至θ_n分别为第1个至第n个影响因素对应的回归系数；

所述待估容量参数的误差函数满足如下公式：

其中，J(θ)为所述待估容量参数的误差函数；n为影响因素的个数；m为训练数据的组数；h_θ(x_j)为第j组训练数据的预测值；y_j为第j组训练数据的实际值，为所述参数约束项，θ_i为第i个影响因素对应的回归系数，α为所述参数约束项的缩放系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方式求得所述误差函数的最小值，包括：

采用梯度下降法迭代求解所述误差函数，若确定在第N次迭代过程中，所述误差函数的函数值小于等于预设值，则将所述函数值确定为所述误差函数的最小值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个关键影响因素，建立所述待估容量参数的容量评估模型，包括：

根据所述各个关键影响因素，以及在求得所述误差函数的最小值时所述各个关键影响因素的回归系数，建立所述待估容量参数的容量评估模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个关键影响因素，建立所述待估容量参数的容量评估模型，包括：

根据归一化前所述多组训练数据中各个关键影响因素对应的数据，采用设定算法进行计算，建立所述待估容量参数的容量评估模型。

6.一种容量评估方法，其特征在于，所述方法应用于交易系统，所述方法包括：

确定待估容量参数；

根据所述待估容量参数对应的容量评估模型的各关键影响因素，采集所述各关键影响因素对应的数据；其中，所述容量目标对应的容量评估模型是通过上述权利要求1至5中所述的方法建立的；

将所述各关键影响因素对应的数据输入所述容量评估模型中，得到所述待估容量参数的预测值。