[发明专利]基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据预测技术领域。该方法包括：获取采集的待处理数据；根据预设滤波算法，获取所述待处理数据的信噪比；根据所述信噪比确定所述待处理数据是否为可用数据；若所述待处理数据为可用数据，则根据所述待处理数据进行预测，获取预测结果。相对于现有技术，实现了专门针对待处理数据进行筛选，筛选认为可用后再进行预测，提升了数据预测结果的准确性、并提升了预测可信度，减少预测所需要的时间和算力。

技术领域

本申请涉及数据预测技术领域，具体而言，涉及一种基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

使用人工智能技术对大数据进行分析预测需要提升预测准确性，以获取更多的收益。例如在金融、保险等行业，数据预测应用更为广泛。

现有技术的预测过程中，通常在获取到大量待预测数据后，根据预设预测方法对待预测数据进行实时预测。

但是这样的预测方式由于是直接采用待预测数据进行预测的，不区分数据自身是否可以预测，导致获取的预测结果准确性和可信度不高。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中直接采用待预测数据进行预测的，由于待预测数据中的一些不可预测数据，导致最终获取的预测结果准确性和可信度不高的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请一实施例提供了一种基于滤波的数据预测方法，所述方法包括：

获取采集的待处理数据；

根据预设滤波算法，获取所述待处理数据的信噪比；

根据所述信噪比确定所述待处理数据是否为可用数据；

若所述待处理数据为可用数据，则根据所述待处理数据获取预测结果。

可选地，所述根据预设滤波算法，获取所述待处理数据的信噪比之前，所述方法还包括：

根据预设划分规则，对采集到的初始数据进行划分，得到至少一组所述待处理数据。

可选地，所述根据预设划分规则，对采集到的初始数据进行划分，得到至少一组所述待处理数据，包括：

根据预设时间段以及所述初始数据的产生时间，对采集到的初始数据进行划分，得到至少一组所述待处理数据。

可选地，所述预设滤波算法为根据样本数据和预设函数训练获取，其中，所述样本数据包括：历史数据对应的实际结果、以及根据所述历史数据获取的预测结果。

可选地，所述预设函数包括下述至少一种函数：线性函数、决策树、神经网络、决策树、机器学习、人工智能算法。

可选地，所述根据所述信噪比确定所述待处理数据是否为可用数据，包括：

若所述信噪比大于预设阈值，则确定所述待处理数据可用于预测；

若所述信噪比小于预设阈值，则确定所述待处理数据不可用于预测。

可选地，所述待处理数据包括下述一项或多项：股票价格、股票收益率、股票涨跌幅，股票舆情数据、财务数据、股票相关产业链、价值链、另类数据；所述预测结果包括下述一项或多项：预测收益率、相对预设基准的收益率、组合收益率。

第二方面，本申请另一实施例提供了一种基于滤波的数据预测装置，所述装置包括：获取模块和确定模块，其中：

所述获取模块，用于获取采集的待处理数据；

所述获取模块，具体用于根据预设滤波算法，获取所述待处理数据的信噪比；