[发明专利]基于区域影响关系的节假日供需预测方法与装置

权利要求书

1.一种基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个城市在预设时间段内产生的运营数据构成的时间序列数据；

根据所述时间序列数据进行聚类，得到多个数据矩阵；

将所述多个数据矩阵输入到预先训练的深度序列模型，得到预测阶段的预测矩阵；

从所述预测矩阵中得到所述多个城市在预测时间段里的运营数据序列。

2.根据权利要求1所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述获取多个城市在预设时间段内产生的运营数据构成的时间序列数据，包括：

获取所述多个城市在预设时间段内产生的运营数据构成的时间序列p，以及在预设时间段内对应的待预测日期的运营数据q。

3.根据权利要求1所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，

每个矩阵的每一列表征不同城市在同一时间单位内产生的运营数据，每一行表征同一城市在不同时间单位内产生的序列化运营数据。

4.根据权利要求1所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述将所述数据矩阵输入到预先训练的深度序列模型，得到预测阶段的预测矩阵之前，还包括：

训练所述深度序列模型。

5.根据权利要求4所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述训练所述深度序列模型，包括：

基于时序正则化矩阵分解方式，分别将所述多个数据矩阵进行拆解，得到两个矩阵，拼接得到新的运营矩阵以初始化所述深度序列模型；

将训练数据输入所述初始化后的深度序列模型，根据模型训练损失函数，以得到所述预先训练的深度序列模型，并输出训练监督标签数据。

6.根据权利要求1所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，

所述聚类方式包括：皮尔逊相关系数、密度聚类、k-means中的一种或多种。

7.根据权利要求5所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述模型训练损失函数为预测值与真实值的均方误差。

8.根据权利要求5所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述深度序列模型，包括LSTM、GRU和Transformer中的一种。

9.根据权利要求5所述的基于区域影响关系的节假日供需预测方法，其特征在于，所述训练数据为训练时段所述多个城市在预设时间段内产生的运营数据构成的时间序列p根据聚类组合而成的数据矩阵X₁,…,X_a；所述训练监督标签数据为所述多个城市在预设时间段内对应的待预测日期的运营数据q根据聚类组合而成的数据矩阵

10.一种基于区域影响关系的节假日供需预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个城市在预设时间段内产生的运营数据构成的时间序列数据；

聚类模块，用于根据所述时间序列数据进行聚类，得到多个数据矩阵；

训练模块，用于将所述多个数据矩阵输入到预先训练的深度序列模型，得到预测阶段的预测矩阵；

预测模块，用于从所述预测矩阵中得到所述多个城市在预测时间段里的运营数据序列。