[发明专利]基于多数据源的目标对象预测方法及其相关设备

权利要求书

1.一种基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，包括下述步骤：

接收目标对象预测指令，根据所述目标对象预测指令确定待预测的目标因子；

根据所述目标对象预测指令从多个数据源获取与所述目标因子相关的历史数据，将从所述多个数据源获取的历史数据分别输入至预设的预测模型中，输出所述目标因子的多个预测值，并根据各所述预测值计算得到所述目标因子的第一整体预测值；

将所述多个数据源中与所述目标因子相关的历史数据进行合并，将合并数据输入至所述预设的预测模型中，输出所述目标因子的第二整体预测值；

判断所述第一整体预测值的偏差值是否超出所述第二整体预测值的偏差值，若是则根据所述第一整体预测值和所述第二整体预测值对所述目标因子的多个预测值进行修正，得到所述目标因子的目标预测值，并根据所述目标预测值输出所述目标对象的预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，所述方法包括多个预设的预测模型；

所述将从所述多个数据源获取的历史数据分别输入至预设的预测模型中，输出所述目标因子的多个预测值包括：

将从各所述数据源获取的历史数据分别输入至各所述预设的预测模型中，得到多组准预测值，从各组准预测值中筛选出偏差值最小的准预测值作为所述目标因子的预测值，得到所述目标因子的多个预测值。

3.根据权利要求1或2所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，所述偏差值通过所述目标因子的历史值和历史预测值来确定。

4.根据权利要求1或2所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，所述根据所述第一整体预测值和所述第二整体预测值对所述目标因子的多个预测值进行修正包括：

将所述第二整体预测值与所述第一整体预测值的比值作为修正参数，将所述目标因子的多个预测值乘以所述修正参数，得到所述目标因子的多个预测值的修正值；所述修正值即为所述目标因子的目标预测值。

5.根据权利要求4所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，在所述将所述多个数据源中与所述目标因子相关的历史数据进行合并生成合并数据之前，所述方法还包括：

获取与所述目标因子相关的至少一个中间因子，根据所述目标对象预测指令从多个数据源获取与所述中间因子相关的历史数据，按照所述数据源的不同将获取的历史数据分别输入至所述预设的预测模型中，输出各所述中间因子的预测值，根据各所述中间因子的预测值计算得到所述目标因子的间接预测值；

对所述目标因子的预测值、间接预测值分别进行偏差分析，若所述目标因子的间接预测值的偏差值较小，则将所述目标因子的预测值修正为所述间接预测值。

6.根据权利要求5所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，在所述根据所述第一整体预测值和所述第二整体预测值对所述目标因子的多个预测值进行修正之后，所述方法还包括：

根据所述目标因子的目标预测值对各所述中间因子的预测值进行逐级下沉修正，得到各所述中间因子的目标预测值。

7.根据权利要求1或2所述的基于多数据源的目标对象预测方法，其特征在于，所述多数据源的历史数据存储在区块链中。