[发明专利]数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取目标指标在历史周期内的历史真实数据，再基于多个预测算法，分别对历史周期内的目标指标进行预测，得到多个预测算法各自对应的目标指标的历史预测数据，然后将历史真实数据和历史预测数据进行比对，基于比对结果按照预设的算法筛选规则，确定多个预测算法对应的目标预测算法，进而基于目标预测算法，对目标周期内的目标指标进行预测，得到目标预测数据。本申请实施例通过预设的算法筛选规则，确定多个预测算法对应的适配性最高的目标预测算法，使得针对任意一个指标，都可以准确预测该指标在目标周期内的数据。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，本申请涉及一种数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前时序指标数据预测的方法主要是使用单一的预测算法，且主要是单指标数据的预测；或者是根据时序指标数据是否为周期型数据来区分选择预测算法，即针对周期型数据使用一种预测算法，其它数据类型使用其它的预测算法。

基于以上的单一预测算法或仅针对指标数据是否为周期型而匹配不同算法的方案，对时序指标的预测不够准确，并且复用推广性较差。

发明内容

本申请实施例的目的旨在能解决目前数据预测算法只能对单一指标进行预测的问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据预测方法，该方法包括：

获取目标指标在历史周期内的历史真实数据；

基于多个预测算法，分别对历史周期内的目标指标进行预测，得到多个预测算法各自对应的目标指标的历史预测数据；

将历史真实数据和历史预测数据进行比对，基于比对结果按照预设的算法筛选规则，确定多个预测算法对应的目标预测算法；

基于目标预测算法，对目标周期内的目标指标进行预测，得到目标预测数据。

可选地，将历史真实数据和历史预测数据进行比对，基于比对结果按照预设的算法筛选规则，确定多个预测算法对应的目标预测算法，包括：

确定各历史预测数据与历史真实数据之间的误差，根据误差确定对应的预测算法的准确率系数，将准确率系数最高的预测算法，确定为目标指标的目标预测算法。

可选地，将历史真实数据和历史预测数据进行比对，基于比对结果按照预设的算法筛选规则，确定多个预测算法对应的目标预测算法，还包括：

根据各历史预测数据和历史真实数据进行回归运算，基于运算结果确定各历史预测数据对应的预测算法的权重系数；

对于任意一个预测算法的权重系数，若满足预设阈值条件，则将预测算法确定为目标指标的目标预测算法；

若不存在满足预设阈值条件的权重系数，则根据各预测算法和各预测算法的权重系数，加权得到目标指标的目标预测算法。

可选地，方法还包括：

确定与目标指标存在关联关系的至少一个影响指标，以及目标指标与各影响指标之间的关联系数；

根据各影响指标和各影响指标分别对应的关联系数，更新目标预测算法。

可选地，基于目标预测算法，对目标周期内的目标指标进行预测，得到目标预测数据之后，方法还包括：

获取用户确定的目标预测数据的静态阈值，以及目标预测算法确定的目标预测数据的动态阈值；

若确定目标预测数据不满足静态阈值和/或动态阈值，则进行预警处理。

根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种数据预测装置，该装置包括：