[发明专利]一种业务量预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种业务量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取具有周期特性的第一业务量数据；

采用预设分解策略对所述第一业务量数据进行分解，得到第一趋势分量、第一不规则分量和第一周期分量；

利用所述第一趋势分量和预先建立的第一模型进行趋势分量预测，得到目标时刻的趋势分量预测值；

利用所述第一不规则分量和预先建立的第二模型进行不规则分量预测，得到目标时刻的不规则分量预测值；

对所述第一周期分量、所述趋势分量预测值和所述不规则分量预测值进行整合，得到所述目标时刻的业务量预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练数据库；其中，所述训练数据库中包括具有周期性的第二业务量数据；

采用所述预设分解策略对所述第二业务量数据进行分解，得到第二趋势分量、第二不规则分量；

利用所述第二趋势分量对趋势性模型进行训练，得到所述第一模型；

利用所述第二不规则分量对不规则性模型进行训练，得到所述第二模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述预设分解策略包括：

基于业务量数据和上一次分解得到的历史趋势分量，得到周期分量；

基于所述业务量数据和所述周期分量，得到趋势分量；

当所述周期分量与所述趋势分量收敛时，从所述业务量数据中除去所述周期分量和所述趋势分量，得到不规则分量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述基于业务量数据和上一次分解得到的历史趋势分量，得到周期分量，包括：

利用所述业务量数据减去所述历史趋势分量，得到去趋势化序列；

将所述去趋势化序列中每个周期相同位置的样本点提取出来，组成多个子序列；

对所述多个子序列中的每一个子序列进行平滑操作，得到临时周期序列；

对所述临时周期序列进行平滑操作，得到结果序列；

利用所述临时周期序列减去所述结果序列，得到所述周期分量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述基于所述业务量数据和所述周期分量，得到趋势分量，包括：

利用所述业务量数据减去所述周期分量，得到中间分量；

对所述中间分量进行平滑操作，得到所述趋势分量。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取具有周期特性的业务量数据之前，所述方法还包括：

获取包含具有周期特性的业务量数据的原始数据；

对所述原始数据进行预处理操作，得到处理后的数据；

对所述处理后的数据进行特征提取操作，提取出具有周期特性的业务量数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述采用预设分解策略对所述第一业务量数据进行分解，包括：

对所述第一业务量数据取log对数化，得到对数化后的第一业务量数据；

采用所述分解策略对所述对数化后的第一业务量数据进行分解；

相应的，所述得到所述目标时刻的业务量预测值之后，所述方法还包括：对所述目标时刻的业务量预测值进行反对数化操作。

8.一种业务量预测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取具有周期特性的第一业务量数据；

分解单元，用于采用预设分解策略对所述第一业务量数据进行分解，得到第一趋势分量、第一不规则分量和第一周期分量；

处理单元，利用所述第一趋势分量和预先建立的第一模型进行趋势分量预测，得到目标时刻的趋势分量预测值；

所述处理单元，还用于利用所述第一不规则分量和预先建立的第二模型进行不规则分量预测，得到目标时刻的不规则分量预测值；

整合单元，用于对所述第一周期分量、所述趋势分量预测值和所述不规则分量预测值进行整合，得到所述目标时刻的业务量预测值。