[发明专利]业务数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种业务数据预测方法，其特征在于，包括：

在需要对未来的指定时段内的业务数据进行预测时，获取与所述指定时段对应的历史同期的历史业务数据；

根据所述历史业务数据，确定预测模型对应的初始模型参数；

调用所述预测模型根据所述初始模型参数和所述历史业务数据，预测得到所述指定时段对应的第一预测结果和预测残差值；

根据所述预测残差值，确定所述预测模型对应的目标模型参数；

调用所述预测模型根据所述目标模型参数和所述历史业务数据，对所述预测残差值进行处理，得到所述指定时段对应的第二预测结果；

根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述指定时段对应的预测数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务数据为企业用户负荷，所述在需要对未来的指定时段内的业务数据进行预测时，获取与所述指定时段对应的历史同期的历史业务数据，包括：

在需要对未来指定时段内的企业用户负荷进行预测时，获取所述指定时段对应的历史同期的历史企业用户负荷；

所述根据历史业务数据，确定预测模型对应的初始模型参数，包括：

根据所述历史企业用户负荷，确定所述预测模型对应的初始模型参数；

所述调用所述预测模型根据所述初始模型参数和所述历史业务数据，预测得到所述指定时段对应的第一预测结果和预测残差值，包括：

调用所述预测模型根据所述初始模型参数和所述历史企业用户负荷，预测得到所述指定时段对应的第一预测结果和预测残差值；

所述调用所述预测模型根据所述目标模型参数和所述历史业务数据，对所述预测残差值进行处理，得到所述指定时段对应的第二预测结果，包括：

调用所述预测模型根据所述目标模型参数和所述历史企业用户负荷，对所述预测残差值进行处理，得到所述指定时段对应的第二预测结果；

所述根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述指定时段对应的预测数据，包括：

根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述指定时段对应的预测企业用户负荷。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述指定时段对应的历史同期的历史业务数据，包括：

获取所述历史同期的初始历史业务数据；

对所述初始历史业务数据进行筛选，得到所述历史业务数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始历史业务数据进行筛选，得到所述历史业务数据，包括：

计算所述初始历史业务数据对应的平均值和标准差；

剔除所述初始历史业务数据中与平均值的差值大于预设倍数的标准差的业务数据，得到所述历史业务数据。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史业务数据，确定预测模型对应的初始模型参数，包括：

对所述历史业务数据进行差分处理，得到所述预测模型对应的第一模型参数；

对所述历史业务数据进行定阶处理，得到所述预测模型对应的第二模型参数和第三模型参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述历史业务数据进行差分处理，得到所述预测模型对应的第一模型参数，包括：

确定所述历史业务数据的数据平稳性；

在所述历史业务数据为平稳性数据时，确定所述第一模型参数为0；

在所述历史业务数据为非平稳性数据时，对所述历史业务数据进行n阶差分处理；其中，n为大于等于1的正整数；

在进行所述n阶差分处理后的历史业务数据为平稳性数据时，将所述n作为所述第一模型参数。