[发明专利]收入预测方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种收入预测方法，其特征在于，包括：

获取目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息，其中，所述与收入相关的特征信息包括目标对象的货运信息、目标对象的第三方评估信息、目标对象的企业舆论信息和与目标对象有关的宏观经济信息；

将所获取的与收入相关的特征信息输入训练好的收入预测模型，得到所述目标对象在所述目标时间段的预测收入；所述训练好的收入预测模型是基于样本对象与收入相关的特征信息以及对应的实际收入标签训练得到；

根据所述目标对象在所述目标时间段的预测收入，与所述目标对象在所述目标时间段之前的相同时间段的实际收入，确定预警信息。

2.根据权利要求1所述的收入预测方法，其特征在于，所述获取目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息之后，还包括：

对所述目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息进行预处理；

将预处理后的目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息输入所述训练好的收入预测模型，得到所述目标对象在所述目标时间段的预测收入。

3.根据权利要求2所述的收入预测方法，其特征在于，所述对目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息进行预处理包括：

通过填补空缺值、识别或删除离群点，利用噪声光滑化清洗所述目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息；

对清洗后的目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息进行特征选择，得到最优特征集；

将所述最优特征集中分类型数据转换成数值型数据。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的收入预测方法，其特征在于，还包括，对所述收入预测模型进行训练，训练步骤包括：

将对象样本集分划为训练集和测试集；

将所述训练集中样本对象的特征信息输入所述收入预测模型，根据对应的实际收入标签对所述收入预测模型的参数进行调整；

将所述测试集中样本对象的特征信息输入调整参数后的收入预测模型，根据对应的实际收入标签对所述调整参数后的收入预测模型进行测试；

根据所述调整参数后的收入预测模型在所述测试集上的测试结果，确定所述训练好的收入预测模型。

5.根据权利要求1所述的收入预测方法，其特征在于，根据所述目标对象在所述目标时间段的预测收入与所述目标对象在所述目标时间段之前的相同时间段的实际收入，确定预警信息，包括：

根据所述目标对象在所述目标时间段的预测收入与所述目标对象在所述目标时间段之前的相同时间段的实际收入，得到收入波动信息；

将所述收入波动信息与预设阈值进行比较，根据比较的结果确定预警提示信息。

6.根据权利要求5所述的收入预测方法，其特征在于，根据所述目标对象在所述目标时间段的预测收入与所述目标对象在所述目标时间段之前的相同时间段的实际收入，确定预警信息，还包括：

根据所述目标对象在所述目标时间段内与收入相关的特征信息，与所述目标对象在所述目标时间段之前的所述相同时间段内的特征信息，确定各特征信息的变化率；

对所确定的各特征信息的变化率进行排序，根据排序的结果确定预警分析信息。

7.一种收入预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象在目标时间段内与收入相关的特征信息，其中，所述与收入相关的特征信息包括目标对象的货运信息、目标对象的第三方评估信息、目标对象的企业舆论信息和与目标对象有关的宏观经济信息；

预测模块，用于将所获取的与收入相关的特征信息输入训练好的收入预测模型，得到所述目标对象在所述目标时间段的预测收入；所述训练好的收入预测模型是基于样本对象与收入相关的特征信息以及对应的实际收入标签训练得到；

预警模块，用于根据所述目标对象在所述目标时间段的预测收入，与所述目标对象在所述目标时间段之前的相同时间段的实际收入，确定预警信息。