[发明专利]信息预测方法、装置、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种信息预测方法，其特征在于，包括：

获取预测对象的历史数据，并基于所述预测对象的历史数据中的时序数据确定所述预测对象的时序类别；

基于预设的时序类别与模型集合的映射关系提取与所述预测对象的时序类别对应的模型集合；其中，所述模型集合包括至少一个预测模型；

根据所述预测对象的历史数据利用所述模型集合中所述预测模型对所述预测对象进行模型预测，得到所述预测对象的模型预测值。

2.根据权利要求1所述的信息预测方法，其特征在于，所述基于所述预测对象的历史数据中的时序数据确定所述预测对象的时序类别，包括：

在所述时序数据满足第一时序条件时，根据所述时序数据的季节性分类结果和间歇性分类结果确定所述时序类别；或者

在所述时序数据满足第二时序条件时，根据所述时序数据的季节性分类结果和趋势性分类结果确定所述时序类别。

3.根据权利要求1所述的信息预测方法，其特征在于，所述根据所述预测对象的历史数据利用所述模型集合中所述预测模型对所述预测对象进行模型预测，得到所述预测对象的模型预测值，包括：

在所述模型集合包括多个所述预测模型时，根据所述预测对象的历史数据利用各所述预测模型对所述预测对象分别进行模型预测，得到各所述预测模型分别对应的模型预测值；

将所述各所述预测模型分别对应的模型预测值的平均值作为所述预测对象的模型预测值；或者

在所述模型集合包括一个所述预测模型时，根据所述预测对象的历史数据利用该所述预测模型对所述预测对象进行模型预测，得到所述预测对象的模型预测值。

4.根据权利要求1所述的信息预测方法，其特征在于，所述方法还包括：预设时序类别与模型集合的映射关系，所述预设时序类别与模型集合的映射关系，包括：

基于历史对象的时序数据确定所述历史对象的时序类别，并将所述时序类别相同的所述历史对象划分至同一类别集合；以及

根据所述历史对象的历史数据，利用模型池中各所述预测模型对所述历史对象分别进行模型预测，得到各模型预测对应的预测值和回测误差；

基于所述预测值和所述回测误差从所述模型池中进行模型筛选得到所述类别集合对应的模型集合；

创建所述类别集合对应的时序类别与所述类别集合对应的模型集合之间的映射关系。

5.根据权利要求4所述的信息预测方法，其特征在于，所述根据所述历史对象的历史数据，利用模型池中各所述预测模型对所述历史对象分别进行模型预测，得到各模型预测对应的预测值和回测误差，包括：

将所述历史数据划分成训练集和验证集；

根据所述训练集利用模型池中各所述预测模型对所述历史对象进行模型预测，得到各模型预测对应的所述预测值；

基于所述预测值和所述验证集计算各模型预测对应的所述回测误差。

6.根据权利要求5所述的信息预测方法，其特征在于，所述基于所述预测值和所述验证集计算各模型预测对应的所述回测误差，包括：

基于所述预测值和所述验证集利用一所述预测模型对一所述历史对象进行模型预测以确定最优预测参数；

根据所述最优预测参数中的回测误差衡量指标计算该历史对象对应该预测模型的所述回测误差；

遍历所述预测模型和所述历史对象得到各所述预测模型分别预测所述历史对象的所述回测误差。

7.根据权利要求6所述的信息预测方法，其特征在于，所述基于所述预测值和所述验证集利用一所述预测模型对一所述历史对象进行模型预测以确定最优预测参数，包括：

配置多组预测参数；其中，一组预测参数包括验证集大小、回测误差衡量指标和模型权重计算策略；

基于各组预测参数、所述预测值和所述验证集利用一所述预测模型对一所述历史对象进行模型预测，并基于预设的准确率指标计算各组预测参数分别对应的准确率；

将所述准确率最高值对应的一组预测参数配置为所述最优预测参数。