[发明专利]一种发展趋势数据获取方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种发展趋势数据获取方法，其特征在于，包括：

确定预测对象所属的对象类别；

确定与所述对象类别相对应的至少一个因子，其中，不同所述因子对应有不同的数据统计规则；

将属于所述对象类别的至少两个对象作为样本对象，并分别获取每一个所述样本对象的历史发展数据；

分别从每一个所述样本对象的历史发展数据中提取每一个所述因子对应的第一历史因子数据；

通过提取到的各个所述第一历史因子数据训练对应于所述对象类别的机器学习模型；

从所述预测对象的历史发展数据中提取每一个所述因子对应的第二历史因子数据；

将各个所述第二历史因子数据输入所述机器学习模型，获得所述机器学习模型输出的第一预测数据；

根据所述第一预测数据确定用于表征所述预测对象发展趋势的发展趋势数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述根据所述第一预测数据确定用于表征所述预测对象发展趋势的发展趋势数据之前，进一步包括：

利用至少两个所述样本对象的历史发展数据拟合多项式函数，其中，每一个所述样本对象的历史发展数据均满足所述多项式函数；

将所述预测对象的历史发展数据输入所述多项式函数，获得所述多项式函数输出的第二预测数据；

所述根据所述第一预测数据确定用于表征所述预测对象发展趋势的发展趋势数据，包括：

根据所述第一预测数据和所述第二预测数据确定所述预测对象的所述发展趋势数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在所述根据所述第一预测数据和所述第二预测数据确定所述预测对象的所述发展趋势数据之前，进一步包括：

利用至少两个所述样本对象的历史发展数据拟合时间序列模型，其中，每一个所述样本对象的历史发展数据随时间的变化规律均符合所述时间序列模型；

将所述预测对象的历史发展数据输入所述时间序列模型，获得所述时间序列模型输出的第三预测数据；

所述根据所述第一预测数据和所述第二预测数据确定所述预测对象的所述发展趋势数据，包括：

根据所述第一预测数据、所述第二预测数据和所述第三预测数据确定所述预测对象的所述发展趋势数据。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用至少两个所述样本对象的历史发展数据拟合多项式函数，包括：

确定对所述预测对象进行发展趋势预测的预测周期；

根据所述预测周期分别从每一个所述样本对象的历史发展数据中提取每一个统计周期对应的第一历史发展数据，其中所述统计周期与所述预测周期在时间跨度上相对应；

根据各个所述统计周期对应的各个所述第一历史发展数据，拟合出如下多项式函数，其中，每一个所述样本对象对应的每一个所述第一历史发展数据均满足所述多项式函数；

其中，所述M表征相对于当前时间的所述第二预测数据；所述k_i表征通过机器学习拟合出的权重系数；所述x表征相对于所述当前时间的上一个所述统计周期对应的所述第一历史发展数据；所述x_i表征相对于所述当前时间的上i+1个所述统计周期对应的所述第一历史发展数据；所述t+1表征所述当前时间之前所述统计周期的个数。