[发明专利]业务预测方法以及装置

说明书

本说明书提供业务预测方法以及装置，其中所述业务预测方法包括：获取历史业务数据，并对所述历史业务数据进行标准化处理获得业务数据；基于所述业务数据以及与所述业务数据相关联的关联数据构建时间注意力张量；将所述时间注意力张量输入至神经网络对目标时间对应的业务数据进行预测，获得所述神经网络输出的所述目标时间对应的业务预测数据；其中，所述神经网络设有编码层、解码层和全连接层，所述时间注意力张量由所述编码层进行编码处理获得业务特征，并经所述解码层对所述业务特征进行解码处理确定关联特征，所述关联特征由所述全连接层进行全连接处理获得所述目标时间对应的业务预测数据。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，特别涉及一种业务预测方法。本说明书同时涉及一种业务预测装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，更多的业务项目都开启了高效率的业务数据处理模式，然而由于在一些特殊业务项目的场景中，还存在着效率低成本高的情况，例如在投资、交易、证券等场景中，为了能够保证日间的头寸余额和可用头寸余额充足，通常会调拨比较多的超额准备金，用于在目标时间区间所调用。然而多调拨进去的资金往往存在着利率低成本高的问题，并且在基于历史调用记录进行调拨预测的过程中，通常根据紧邻的前一段时间的数据以及前一段时间的预测值确定当前时间周期内的预测值，将会具有一定的局限性，并且依赖前一段时间(前一段时间是包含在当前时间周期内的时间节点)的数据(前一段时间的数据也是通过预测获得的)可能造成一定的误差累积问题，若前一段时间的预测结果出现偏差，会对当前时间周期内的预测结果产生更严重的影响，故亟需一种高效率、高精准的预测方法以解决上述问题。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种业务预测方法。本说明书同时涉及一种业务预测装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种业务预测方法，包括：

获取历史业务数据，并对所述历史业务数据进行标准化处理获得业务数据；

基于所述业务数据以及与所述业务数据相关联的关联数据构建时间注意力张量；

将所述时间注意力张量输入至神经网络对目标时间对应的业务数据进行预测，获得所述神经网络输出的所述目标时间对应的业务预测数据；

其中，所述神经网络设有编码层、解码层和全连接层，所述时间注意力张量由所述编码层进行编码处理获得业务特征，并经所述解码层对所述业务特征进行解码处理确定关联特征，所述关联特征由所述全连接层进行全连接处理获得所述目标时间对应的业务预测数据。

可选的，所述基于所述业务数据以及与所述业务数据相关联的关联数据构建时间注意力张量，包括：

基于所述业务数据构建时间维度的第一业务注意力张量；

确定与所述业务数据相关联的所述关联数据，并基于所述关联数据构建所述时间维度的第二业务注意力张量；

将所述第一业务注意力张量以及所述第二业务注意力张量拼接为所述时间注意力张量。

可选的，所述获取历史业务数据，并对所述历史业务数据进行标准化处理获得业务数据，包括：

获取所述历史业务数据，所述历史业务数据由业务数据特征和业务数据特征值组成；

选择所述历史业务数据中缺少所述业务数据特征的子历史业务数据组成第一业务数据，以及选择所述历史业务数据中缺少所述业务数据特征值的子历史业务数据组成第二业务数据；

基于所述第一业务数据以及所述第二业务数据对所述历史业务数据进行标准化处理获得所述业务数据。