[发明专利]一种数据预测方法和装置

说明书

本申请公开了一种数据预测方法和装置，该方法包括：获取目标时间的时间特征；获取与所述目标时间对应的移动平均值，所述移动平均值根据设定时间内的历史值确定得到，所述设定时间在所述目标时间之前且接近所述目标时间；根据所述时间特征以及预先训练的梯度提升决策树GBDT模型，确定得到第一预测值；根据所述第一预测值、所述移动平均值以及预先训练的线性回归模型，确定得到第二预测值，所述第二预测值为预测结果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据预测方法和装置。

背景技术

数据预测在实际应用中具有很大的实用价值，特别是预测未来一段时间的数据，例如，可以预测金融市场股价走势，进而制定合理地投资策略，以实现收益最大化和损失最小化，再例如，可以预测公司的流动资金量，进而实现公司资金的有效管理等。

在进行数据预测之前，通常可以基于历史数据训练得到预测模型。在得到预测模型后，在对某个业务未来某段时间的数据进行测试时，可以使用预测模型得到预测结果。

通常，当业务具有明显的规律性时，使用上述记载的预测模型可以得到准确地预测结果，然而，当业务经常发生变化导致业务不具有明显的规律性时，使用上述记载的预测模型将不能得到准确地预测结果。

发明内容

本申请实施例提供一种数据预测方法和装置，用于解决使用现有的数据预测方法，对规律性不明显的业务在未来某段时间的数据进行预测时，得到的预测结果准确度较低的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提出一种数据预测方法，包括：

获取目标时间的时间特征；

获取与所述目标时间对应的移动平均值，所述移动平均值根据设定时间内的历史值确定得到，所述设定时间在所述目标时间之前且接近所述目标时间；

根据所述时间特征以及预先训练的梯度提升决策树GBDT模型，确定得到第一预测值；

根据所述第一预测值、所述移动平均值以及预先训练的线性回归模型，确定得到第二预测值，所述第二预测值为预测结果。

第二方面，提出一种数据预测装置，包括：

第一获取单元，获取目标时间的时间特征；

第二获取单元，获取与所述目标时间对应的移动平均值，所述移动平均值根据设定时间内的历史值确定得到，所述设定时间在所述目标时间之前且接近所述目标时间；

第一预测单元，根据所述时间特征以及预先训练的梯度提升决策树GBDT模型，确定得到第一预测值；

第二预测单元，根据所述第一预测值、所述移动平均值以及预先训练的线性回归模型，确定得到第二预测值，所述第二预测值为预测结果。

第三方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，该可执行指令在被执行时使该处理器执行以下操作：

获取目标时间的时间特征；

获取与所述目标时间对应的移动平均值，所述移动平均值根据设定时间内的历史值确定得到，所述设定时间在所述目标时间之前且接近所述目标时间；

根据所述时间特征以及预先训练的梯度提升决策树GBDT模型，确定得到第一预测值；

根据所述第一预测值、所述移动平均值以及预先训练的线性回归模型，确定得到第二预测值，所述第二预测值为预测结果。