[发明专利]数据预测的方法、装置和电子设备

说明书

本申请实施例公开一种数据预测的方法、装置和电子设备，该方法包括：确定至少一个历史时间点的数据真实值和数据预测值之间的误差累积值；基于所述误差累积值，更新当前数据预测模型，得到更新后数据预测模型；在所述更新后数据预测模型满足需求的情况下，通过所述更新后数据预测模型预测所述当前时间点之后的时间点的数据预测值；在所述更新后数据预测模型不满足需求的情况下，基于所述误差累积值、通过所述更新后数据预测模型预测的所述当前时间点的数据预测值和所述当前时间点的数据真实值，更新所述更新后数据预测模型。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，更具体地涉及数据预测的方法、装置和电子设备。

背景技术

在日常资金流动性业务场景中，经常会需要根据业务场景进行资金调拨，但总的资金是有限的，如果只在资金实时需要的时候才进行调拨，会遇到资金不足的情况，所以如果能提前知道当日的资金流向或有一个数据参考，则可以实现统筹规划，使得资金的利用率最大化。要实现统筹规划，需要能够实现对资金量的提前预测。

目前实现对资金量的提前预测的方法是，在预测模型的基础上，记录不同时间点的真实值，然后单一的调节预测模型的参数来适应一小段时间内的数据，但这种方法只能获得局部最优解而不能得到整体最优，且投入的人力成本和资源训练成本也较多，频繁的调节影响线上结果的展现。另一种方法是，根据后续预测值和真实值的误差人为的添加规则调节模型，但这种方法通过人为的不断添加规则使得成本增加，精确度降低，仅适用于提前知道的突发事件，不具有普适性。

因此，需要一种数据预测的方法，来克服上述技术问题。

发明内容

本申请的目的之一在于提供一种数据预测的方法，能够减少人为干预，降低数据预测的成本，提高预测结果的时效性和精确度。

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，提供了一种数据预测的方法，包括：

确定至少一个历史时间点的数据真实值和数据预测值之间的误差累计值；

基于所述误差累积值，更新当前数据预测模型，得到更新后数据预测模型；

在所述更新后数据预测模型满足需求的情况下，通过所述更新后数据预测模型预测所述当前时间点之后的时间点的数据预测值；

在所述更新后数据预测模型不满足需求的情况下，基于所述误差累积值、通过所述更新后数据预测模型预测的所述当前时间点的数据预测值和所述当前时间点的数据真实值，更新所述更新后数据预测模型。

第二方面，提供了一种数据预测的装置，包括：

第一处理单元，确定至少一个历史时间点的数据真实值和数据预测值之间的误差累计值；

第二处理单元，基于所述误差累积值，更新当前数据预测模型，得到更新后数据预测模型；

第三处理单元，在所述更新后数据预测模型满足需求的情况下，通过所述更新后数据预测模型预测所述当前时间点之后的时间点的数据预测值；

所述第三处理单元，在所述更新后数据预测模型不满足需求的情况下，基于所述误差累积值、通过所述更新后数据预测模型预测的所述当前时间点的数据预测值和所述当前时间点的数据真实值，更新所述更新后数据预测模型。

第三方面，提供了一种电子设备，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，所述可执行指令在被执行时使用所述处理器执行以下操作：

确定至少一个历史时间点的数据真实值和数据预测值之间的误差累计值；

基于所述误差累积值，更新当前数据预测模型，得到更新后数据预测模型；