[发明专利]房屋维修资源的预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种房屋维修资源的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：按照时间顺序获取与目标区域对应的历史房屋维修资源数据。基于指数平滑预测模型，对历史房屋维修资源数据和待预测时刻进行处理，确定第一预测值。基于该历史房屋维修资源数据，获取当前时刻各个地区特征数据。通过线性回归预测模型，对当前时刻的多个地区特征数据进行处理，得到第二预测值。基于第一权重、该第一预测值、第二权重、以及该第二预测值，确定在待预测时刻该目标区域的房屋维修资源的目标预测值，大大增加了房屋维修资源预测的精确度。

技术领域

本申请涉及大数据数据分析技术领域，特别是涉及一种房屋维修资源的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着城市化进程的快速发展，需要对步入老化期的房屋建筑进行公共物业的维修。与此同时，对于维修资源的使用规模也越来越高。因此，在进行房屋维修的过程中，常常需要对房屋维修资源进行预测。

在相关技术中，常常通过直接线性累加的预测方法，对房屋维修资源进行预测。然而，仅仅基于直接线性累计的预测方法，不通过任何参考条件或参考指标，存在房屋维修资源预测的精确度低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种房屋维修资源的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种房屋维修资源的预测方法，所述方法包括：

按照目标历史时间段内的时间顺序，依次获取与目标区域对应的历史房屋维修资源数据；

基于指数平滑预测模型，对所述历史房屋维修资源数据和待预测时刻进行处理，确定与待预测时刻对应的第一预测值；

基于所述历史房屋维修资源数据，获取当前时刻多个特征维度下的地区特征数据，所述特征维度包括价格指数维度、系统推广维度和地区发展维度；

通过线性回归预测模型，对当前时刻的多个地区特征数据进行处理，得到与待预测时刻对应的第二预测值；

基于所述指数平滑预测模型的第一权重、所述第一预测值、所述线性回归预测模型的第二权重、以及所述第二预测值，确定在待预测时刻所述目标区域的房屋维修资源的目标预测值。

一种房屋维修资源的预测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于按照目标历史时间段内的时间顺序，依次获取与目标区域对应的历史房屋维修资源数据；

第一预测模块，用于基于指数平滑预测模型，对所述历史房屋维修资源数据和待预测时刻进行处理，确定与待预测时刻对应的第一预测值；

第二获取模块，用于基于所述历史房屋维修资源数据，获取当前时刻多个特征维度下的地区特征数据，所述特征维度包括价格指数维度、系统推广维度和地区发展维度；

第二预测模块，用于通过线性回归预测模型，对当前时刻的多个地区特征数据进行处理，得到与待预测时刻对应的第二预测值；

确定模块，用于基于所述指数平滑预测模型的第一权重、所述第一预测值、所述线性回归预测模型的第二权重、以及所述第二预测值，确定在待预测时刻所述目标区域的房屋维修资源的目标预测值。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一房屋维修资源的预测方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一房屋维修资源的预测方法。