[发明专利]基于分布曲线的预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于分布曲线的预测方法，其特征在于，所述基于分布曲线的预测方法包括：

获取经过数据预处理的第一预设历史时段的第一历史业务订单数据，以及第二预设历史时段的第二历史业务订单数据，所述第一预设历史时段包含于所述第二预设历史时段，所述第二预设历史时段的结束日期为预设预测时段的起始日期的前一天，所述第一历史业务订单数据包括历史周期工作日日均业务费用数据和历史周期节假日日均业务费用数据，所述第二历史业务订单数据包括历史同期工作日日均业务费用数据和历史同期节假日日均业务费用数据；

获取所述第二历史业务订单数据中的多个订立日期，以及各订立日期对应的起始日期，并计算所述多个订立日期和各订立日期对应的起始日期之间的差值，得到多个日期差值；

通过预置预测模型和所述第二历史业务订单数据，计算所述多个日期差值分别对应的业务费用数据比例值，通过所述预置预测模型中的指数函数和所述多个日期差值，计算所述业务费用数据比例值的周期工作日分布曲线值、周期节假日分布曲线值、同期工作日分布曲线值和同期节假日分布曲线值；

通过所述预置预测模型、所述第一历史业务订单数据、所述第二历史业务订单数据、所述周期工作日分布曲线值、所述周期节假日分布曲线值、所述同期工作日分布曲线值和所述同期节假日分布曲线值，对所述预设预测时段的业务费用数据进行预测，得到所述历史周期工作日日均业务费用数据对应的第一预测数据集、所述历史周期节假日日均业务费用数据对应的第二预测数据集、所述历史同期工作日日均业务费用数据对应的第三预测数据集，以及所述历史同期节假日日均业务费用数据对应的第四预测数据集；

将所述第一预测数据集、所述第二预测数据集、所述第三预测数据集和所述第四预测数据集进行合并处理，得到业务费用预测数据。

2.根据权利要求1所述的基于分布曲线的预测方法，其特征在于，所述通过所述预置预测模型、所述第一历史业务订单数据、所述第二历史业务订单数据、所述周期工作日分布曲线值、所述周期节假日分布曲线值、所述同期工作日分布曲线值和所述同期节假日分布曲线值，对所述预设预测时段的业务费用数据进行预测，得到所述历史周期工作日日均业务费用数据对应的第一预测数据集、所述历史周期节假日日均业务费用数据对应的第二预测数据集、所述历史同期工作日日均业务费用数据对应的第三预测数据集，以及所述历史同期节假日日均业务费用数据对应的第四预测数据集，包括：

通过所述预置预测模型、所述第一历史业务订单数据、所述第二历史业务订单数据、所述多个日期差值和所述业务费用数据比例值，对所述预设预测时段的日均业务费用数据进行预测，得到所述预设预测时段的多个日业务费用预估数据集；

根据所述预设预测时段的多个日业务费用预估数据集、所述周期工作日分布曲线值、所述周期节假日分布曲线值、所述同期工作日分布曲线值和所述同期节假日分布曲线值，对所述预设预测时段的业务费用数据进行预测，得到所述历史周期工作日日均业务费用数据对应的第一预测数据集、所述历史周期节假日日均业务费用数据对应的第二预测数据集、所述历史同期工作日日均业务费用数据对应的第三预测数据集，以及所述历史同期节假日日均业务费用数据对应的第四预测数据集。

3.根据权利要求2所述的基于分布曲线的预测方法，其特征在于，所述通过所述预置预测模型、所述第一历史业务订单数据、所述第二历史业务订单数据、所述多个日期差值和所述业务费用数据比例值，对所述预设预测时段的日均业务费用数据进行预测，得到所述预设预测时段的多个日业务费用预估数据集，包括：

通过所述预置预测模型、所述第一历史业务订单数据和所述第二历史业务订单数据，对所述预设预测时段的日均业务费用数据依次进行预测和均值计算，得到所述历史周期工作日日均业务费用数据对应的第一日均预测数据、所述历史周期节假日日均业务费用数据对应的第二日均预测数据、所述历史同期工作日日均业务费用数据对应的第三日均预测数据和所述历史同期节假日日均业务费用数据对应的第四日均预测数据；

根据所述第一日均预测数据、所述第二日均预测数据、所述第三日均预测数据、所述第四日均预测数据、所述多个日期差值和所述业务费用数据比例值，分别对所述预设预测时段的日均业务费用数据进行预测，得到所述预设预测时段的多个日业务费用预估数据集。