[发明专利]资产水平预测方法、装置、设备与存储介质

权利要求书

1.一种资产水平预测方法，其特征在于，所述资产水平预测方法包括以下步骤：

获取目标数据；

将所述目标数据输入预先构建的资产水平预测模型，得到对应的目标资产水平分数，将所述目标资产水平分数进行排序，得到对应的排序结果；

将所述排序结果输入预先拟合的预测曲线，得到所述预测曲线对应的预测资产水平；

对所述预测资产水平进行还原处理，得到目标资产水平。

2.如权利要求1所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述获取目标数据之前，所述方法还包括：

获取样本资产水平数据和样本特征；

根据所述样本资产水平数据和所述样本特征构建所述资产水平预测模型。

3.如权利要求2所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述根据所述样本资产水平和所述样本特征构建资产水平预测模型的步骤包括：

对所述样本资产水平数据进行第一预处理，得到第一资产水平数据；

基于所述第一资产水平数据和所述样本特征构建初始资产水平预测模型；

将所述第一资产水平数据和所述样本特征输入所述初始资产水平预测模型，得到资产水平预测值；

通过所述第一资产水平数据确认模型损失函数，由所述模型损失函数优化初始资产水平预测模型，并计算所述初始资产水平预测模型的评估指标，当所述评估指标达到预设值时，确认所述资产水平预测模型。

4.如权利要求1所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述获取目标数据之前，所述方法还包括：

获取样本资产水平数据；

根据所述样本资产水平数据拟合所述预测曲线。

5.如权利要求4所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述获取样本资产水平数据的步骤包括：

获取初始资产水平数据；

对所述初始资产水平数据进行数据清洗，得到所述样本资产水平数据。

6.如权利要求4所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述根据所述样本资产水平数据拟合所述预测曲线的步骤包括：

对所述样本资产水平数据进行第二预处理，得到第二资产水平数据；

对所述第二资产水平数据进行排序，并计算所述第二资产水平数据对应的分位数；

基于所述分位数和所述第二资产水平数据，拟合所述预测曲线。

7.如权利要求6所述的资产水平预测方法，其特征在于，所述对所述样本资产水平数据进行排序的步骤包括：

将所述样本资产水平数据划分成预设份数，对每一份的所述样本资产水平数据进行排序，得到每一份所述样本资产水平数据对应的局部排序结果；

将所述局部排序结果合并。

8.一种资产水平预测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标数据；

预测模型模块，用于将所述目标数据输入预先构建的资产水平预测模型，得到对应的目标资产水平分数，将所述目标资产水平分数进行排序，得到对应的排序结果；

预测模块，用于将所述排序结果输入预先拟合的预测曲线，得到所述预测曲线对应的预测资产水平；

还原模块，用于对所述预测资产水平进行还原处理，得到目标资产水平。

9.一种资产水平预测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的资产水平预测程序，所述资产水平预测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的资产水平预测方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有资产水平预测程序，所述资产水平预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的资产水平预测方法的步骤。