[发明专利]动态预测方法及其系统

权利要求书

1.一种动态预测方法，所述方法用于网站的访问次数预测，对应的业务量是网站的访问次数，或者所述方法用于营销活动的交易量预测，对应的业务量是交易量，所述方法包括：

获取N个第一时间周期中的业务数据，其中每一个第一时间周期包括M个第二时间周期，N和M为大于1的整数；

根据所述业务数据计算每个第二时间周期的业务量在所属的第一时间周期中的分布占比；

根据各个所述分布占比计算N-1个波动指标，其中第i个波动指标对应第T-1个第一时间周期到第T-i-1个第一时间周期的波动指标，i是从1到N-1的整数，T代表当前时刻所属的第一时间周期；

选择最小的波动指标对应的时间区间作为最小波动时间区间，根据该最小波动时间区间中的各个所述分布占比计算在第一时间周期中处于相同位置的各个第二时间周期的分布占比的平均值，得到M个平均分布占比；

根据所述M个平均分布占比进行预测，

其中，所述根据各个所述分布占比计算N-1个波动指标，包括：通过以下方式计算第i个波动指标：对于从第T-1个第一时间周期到第T-i-1个第一时间周期所构成的时间跨度，获取该时间跨度中所有第二时间周期的分布占比；根据所述时间跨度中各个分布占比，计算在第一时间周期中处于相同位置的各个第二时间周期的分布占比的离散程度指标，得到M个离散程度指标；将上述M个离散程度指标的平均值作为所述第i个波动指标。

2.如权利要求1所述的动态预测方法，其中，所述离散程度指标是以下之一：标准差，极差，平均差。

3.如权利要求1所述的动态预测方法，其中，所述根据所述M个平均分布占比进行预测，将进一步包括：

获取第T个第一时间周期中前L个第二时间周期的业务量；

对所述前L个第二时间周期的业务量求和得到第一累积值，对所述M个平均分布占比中的前L个求和得到第二累积值，将所述第一累积值除以所述第二累积值得到第T个第一时间周期的业务量的预测值；

将所述M个平均分布占比中的后M-L个平均分布占比分别乘以所述第T个第一时间周期的业务量的预测值，得到第T个第一时间周期中的后M-L个第二时间周期的业务量的预测值。

4.如权利要求1-3任意一项所述的动态预测方法，其中，所述第一时间周期是一天，所述第二时间周期是一个小时。

5.一种动态预测系统，所述系统用于网站的访问次数预测，对应的业务量是网站的访问次数，或者所述系统用于营销活动的交易量预测，对应的业务量是交易量，所述系统包括：

业务数据获取单元，用于获取N个第一时间周期中的业务数据，其中每一个第一时间周期包括M个第二时间周期，N和M为大于1的整数；

分布占比计算单元，用于根据所述业务数据计算每个第二时间周期的业务量在所属的第一时间周期中的分布占比；

波动指标计算单元，用于根据各个所述分布占比计算N-1个波动指标，其中第i个波动指标对应第T-1个第一时间周期到第T-i-1个第一时间周期的波动指标，i是从1到N-1的整数，T代表当前时刻所属的第一时间周期；

平均分布占比计算单元，用于选择最小的波动指标对应的时间区间作为最小波动时间区间，根据该最小波动时间区间中的各个所述分布占比计算在第一时间周期中处于相同位置的各个第二时间周期的分布占比的平均值，得到M个平均分布占比；

预测单元，用于根据所述M个平均分布占比进行预测，

其中，波动指标计算单元通过以下方式计算第i个波动指标：对于从第T-1个第一时间周期到第T-i-1个第一时间周期所构成的时间跨度，获取该时间跨度中所有第二时间周期的分布占比；根据所述时间跨度中各个分布占比，计算在第一时间周期中处于相同位置的各个第二时间周期的分布占比的离散程度指标，得到M个离散程度指标；将上述M个离散程度指标的平均值作为所述第i个波动指标。

6.如权利要求5所述的动态预测系统，其中，所述离散程度指标是以下之一：标准差，极差，平均差。