[发明专利]一种货量预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种货量预测方法，其特征在于，包括：

获取第一时间段的第一历史货量数据以及第二时间段的第二历史货量数据，所述第一时间段早于所述第二时间段；

分别将所述第一历史货量数据输入多个预测模型，获得每个预测模型输出的所述第二时间段的货量数据预测值；

根据每个预测模型输出的所述数据预测值从所述多个预测模型中确定目标预测模型，其中，所述目标预测模型获得的所述货量数据预测值与所述第二历史货量数据最接近；

以所述目标预测模型进行货量数据预测。

2.根据权利要求1所述的货量预测方法，其特征在于，所述以所述目标预测模型进行货量数据预测，包括：

获取第三时间段的第三历史货量数据，所述第三时间段与所述第一时间段相距预设时长，所述第三时间段晚于所述第一时间段；

利用所述目标预测模型对所述第三历史货量数据进行预测处理，得到第四时间段的货量数据预测值，所述第四时间段晚于所述第三时间段。

3.根据权利要求1所述的货量预测方法，其特征在于，所述获取第一时间段的第一历史货量数据以及第二时间段的第二历史货量数据之前，所述方法包括：

获取第一时间段的初始历史货量数据；

剔除所述初始历史货量数据中的异常历史货量数据，得到所述第一历史货量数据。

4.根据权利要求3所述的货量预测方法，其特征在于，所述剔除所述初始历史货量数据中的异常历史货量数据，包括：

根据初始历史货量数据，在预先建立的货量统计图中绘制所述初始历史货量数据对应的折线图，其中，所述货量统计图的横坐标表示时长，纵坐标表示历史货量数据；

根据与所述初始历史货量数据对应的折线，剔除所述异常历史货量数据，得到与所述历史货量数据对应的折线，所述异常历史货量数据对应的折线波动大于预设折线波动范围；

根据与所述历史货量数据对应的折线，得到所述第一历史货量数据。

5.根据权利要求1-4任一项所述的货量预测方法，其特征在于，所述分别将所述第一历史货量数据输入多个预测模型，获得每个预测模型输出的所述第二时间段的货量数据预测值之前，所述方法还包括：

获取多个第五时间段的第五历史货量数据以及与第五时间段对应的第六时间段的第六历史货量数据，所述第五时间段早于所述第六时间段；

将多个第五历史货量数据，以及对应的多个第六历史货量数据作为输入，对初始预测模型进行训练，输出多个所述预测模型。

6.根据权利要求5所述的货量预测方法，其特征在于，所述初始预测模型包括时间序列模型、Lasso回归模型、Xgboost模型和/或Theta算法模型。

7.一种货量预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一时间段的第一历史货量数据以及第二时间段的第二历史货量数据，所述第一时间段早于所述第二时间段；

初始预测模块，用于分别将所述第一历史货量数据输入多个预测模型，获得每个预测模型输出的所述第二时间段的货量数据预测值；

选择模块，用于从所述多个预测模型中确定目标预测模型，所述目标预测模型获得的所述货量数据预测值与所述第二历史货量数据最接近；

目标预测模块，用于以所述目标预测模型进行货量数据预测。

8.根据权利要求7所述的货量预测装置，其特征在于，所述目标预测模块具体用于：

获取第三时间段的第三历史货量数据，所述第三时间段与所述第一时间段相距预设时长，所述第三时间段晚于所述第一时间段；

利用所述目标预测模型对所述第三历史货量数据进行预测处理，得到第四时间段的货量数据预测值，所述第四时间段晚于所述第三时间段。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1-6任一项所述的方法。