[发明专利]一种区块链网络中数字权益证明的处理方法、终端及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种区块链网络中数字权益证明的处理方法、终端及存储介质，该区块链网络中数字权益证明的处理方法包括：获取区块链网络中的数字权益证明在历史采样点和当前采样点对应的指标数据；对历史采样点对应的指标数据进行筛选，得到第一筛选结果；获取在各个历史采样点预测未来的指标数据所对应得到的预测结果；对各个历史采样点对应的预测结果进行筛选，得到第二筛选结果；基于当前采样点对应的指标数据、第一筛选结果和第二筛选结果，预测未来的指标数据，以得到当前采样点对应的预测结果。

技术领域

本发明涉及但不限于计算机技术领域，尤其涉及一种区块链网络中数字权益证明的处理方法、终端及存储介质。

背景技术

目前，相关技术中采用循环神经网络(recurrent neural network，RNN)算法对区块链网络中数字权益证明的指标数据进行预测；然而，用RNN算法进行数字权益证明的指标数据的预测时，直接基于近期历史指标数据进行学习，导致预测值与实际值偏差较大。

发明内容

本发明实施例提供一种区块链网络中数字权益证明的处理方法、终端及存储介质，以解决相关技术中采用RNN算法进行数字权益证明的指标数据的预测时，直接基于近期历史指标数据进行学习，导致预测值与实际值偏差较大的问题。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种区块链网络中数字权益证明的处理方法，所述方法包括：

获取区块链网络中的数字权益证明在历史采样点和当前采样点对应的指标数据；

对所述历史采样点对应的指标数据进行筛选，得到第一筛选结果；

获取在各个所述历史采样点预测未来的指标数据所对应得到的预测结果；

对各个所述历史采样点对应的预测结果进行筛选，得到第二筛选结果；

基于所述当前采样点对应的指标数据、所述第一筛选结果和所述第二筛选结果，预测未来的指标数据，以得到所述当前采样点对应的预测结果。

可选的，所述获取区块链网络中的数字权益证明在历史采样点和当前采样点对应的指标数据，包括：

基于采样周期，获取目标时段内所述数字权益证明在所述历史采样点和所述当前采样点对应的指标数据。

可选的，所述对所述历史采样点对应的指标数据进行筛选，得到第一筛选结果，包括：

基于所述采样周期关联的特定时刻，从所述历史采样点对应的指标数据中提取所述第一筛选结果。

可选的，所述基于所述采样周期关联的特定时刻，从所述历史采样点对应的指标数据中提取所述第一筛选结果，包括：

若所述历史采样点对应的指标数据中，存在与所述特定时刻关联的指标数据，从所述历史采样点对应的指标数据中提取与所述特定时刻关联的指标数据，得到所述第一筛选结果；

若所述历史采样点对应的指标数据中缺少与所述特定时刻关联的指标数据，从所述历史采样点对应的指标数据中获取与所述特定时刻关联的第一周期的第一指标数据，以及与所述特定时刻关联的第二周期的第二指标数据；其中，所述采样周期包括所述第一周期和所述第二周期；

基于所述第一指标数据和所述第二指标数据，确定所述第一筛选结果。

可选的，所述获取区块链网络中的数字权益证明在历史采样点和当前采样点对应的指标数据之后，所述方法还包括：

将所述历史采样点对应的指标数据输入到长短期记忆LSTM网络中，计算LSTM网络中的控制门的权重和控制门的偏置数据；

基于所述控制门的权重和所述控制门的偏置数据，构建LSTM网络模型；