[发明专利]一种预测流量数据的方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种预测流量数据的方法，其特征在于，包括：

获取单位时间的计划投放数据；

将所述计划投放数据输入预先训练好的流量预测模型，得到所述计划投放数据对应的预测流量数据，其中，通过如下步骤得到训练好的流量预测模型：

获取各历史单位时间的历史投放数据以及历史流量数据；

基于所述历史投放数据，计算至少一种输入参数，其中所述输入参数用于表示所述历史投放数据的特征，基于所述历史流量数据，计算至少一种参考输出参数，其中所述参考输出参数用于表示所述历史流量数据的特征，基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，得到所述训练好的流量预测模型；

所述流量预测模型包括二手车流量预测模型以及新车流量预测模型，所述基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，包括：

对获取的所述历史投放数据进行分类，得到二手车历史投放数据以及新车历史投放数据；

对获取的所述历史流量数据进行分类，得到二手车历史流量数据以及新车历史流量数据；

基于所述二手车历史投放数据，计算至少一种输入参数，其中所述输入参数用于表示所述二手车历史投放数据的特征，基于所述二手车历史流量数据，计算至少一种参考输出参数，其中所述参考输出参数用于表示所述二手车历史流量数据的特征，基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述二手车流量预测模型进行训练；

基于所述新车历史投放数据，计算至少一种输入参数，其中所述输入参数用于表示所述新车历史投放数据的特征，基于所述新车历史流量数据，计算至少一种参考输出参数，其中所述参考输出参数用于表示所述新车历史流量数据的特征，基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述新车流量预测模型进行训练；

其中，所述二手车流量预测模型包括二手车视频流量预测模型以及二手车非视频流量预测模型；

二手车历史投放数据中的投放系数、相对投放系数和滑动平均投放系数分别作为二手车视频流量预测模型以及二手车非视频流量预测模型的输入，二手车历史投放数据对应的历史流量数据中的流量数据值、流量增长率和流量一阶差分分别作为二手车视频流量预测模型以及二手车非视频流量预测模型的输出，对二手车流量预测模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，包括：

确定预测模型的参数组合，其中，所述参数组合包括任意一种所述输入参数，和任意一种所述参考输出参数，针对每一种参数组合，执行以下操作：

将所述参数组合的输入参数输入至待训练的预测模型中，得到预测结果；

将所述预测结果与所述参数组合中的参考输出参数进行比较，确定本次训练的准确率；

当所述准确率不满足预设条件时，调整所述预测模型的模型参数，并重复执行上述操作，直至确定出的准确率满足所述预设条件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于计算出的所述输入参数以及参考输出参数，对所述流量预测模型进行训练，得到所述训练好的流量预测模型，包括：

针对每一种参数组合所训练出的预测模型，计算每一种预测模型的预测输出与所述参考输出参数之间的拟合度；

将所述拟合度满足预设条件的预测模型确定为训练好的流量预测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入参数计算方法包括以下方法中的至少一种：

针对第N个月以及第N-1个月的历史投放数据，确定所述历史投放数据的较大值；

计算第N个月以及第N-1个月的历史投放数据相减后的结果与所述较大值的比值；或者，

分别计算第N个月、第N-1个月以及第N-2个月的历史投放数据与预设权重的乘积，并将乘积进行求和运算，其中N为大于2的正整数。