[发明专利]预测数据的方法、训练预测数据模型的方法及装置

说明书

本申请提供一种预测数据的方法、训练预测数据模型的方法及装置，该方法包括，获取不同周期的多段历史数据，其中，不同周期的多段历史数据包括多个时间段的历史数据；将多段历史数据分别输入预测数据模型，得到目标预测数据的多个预测结果，其中预测数据模型是通过一个或多个数据样本和一个或多个数据样本中每一数据样本对应的特征数据对现有模型进行训练得到的，一个或多个数据样本为一个或多个时间范围内的一个或多个周期的数据样本，预测数据模型包括多个子模型，多个子模型用于基于不同周期的历史数据，预测目标预测数据的多个预测结果。通过该方法可以达到提高预测数据的准确率的效果。

技术领域

本申请涉及数据预测的领域，具体而言，涉及一种预测数据的方法、训练预测数据模型的方法及装置。

背景技术

目前，随着全球经济的发展，在各个领域中都会有数据的变动情况，并且数据的变动是很难预知的，例如，在高频交易的场景下各个项目中的数据随时都在变动，并且只能依靠经验利用常用的策略来预测数据的变动情况。

在上述预测数据的情况下，往往需要凭借预测人员的经验、心态和纪律等因素，并且预测数据的结果也会出现失误的情况，导致预测数据往往不准确。

因此，如何提高预测数据的准确率，是一个需要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种预测数据的方法，通过本申请的实施例的技术方案可以达到提高预测数据的准确率的效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种预测数据的方法，包括，获取不同周期的多段历史数据，其中，不同周期的多段历史数据包括多个时间段的历史数据；将多段历史数据分别输入预测数据模型，得到目标预测数据的多个预测结果，其中预测数据模型是通过一个或多个数据样本和一个或多个数据样本中每一数据样本对应的特征数据对现有模型进行训练得到的，一个或多个数据样本为一个或多个时间范围内的一个或多个周期的数据样本，预测数据模型包括多个子模型，多个子模型用于基于不同周期的历史数据，预测目标预测数据的多个预测结果。

本申请在上述实施例中，本申请通过预测数据模型对不同时间周期的多段历史数据进行数据的处理，得到多个预测结果，其中模型可以针对每一历史数据进行对应的特征提取，并针对不同历史数据的重要特征进行强调，使最终得到的预测结果更符合实际需求，可以达到提高预测数据的准确率的效果。

在一些实施例中，在将多段历史数据分别输入预测数据模型，得到目标预测数据的多个预测结果之后，还包括：

确定多个预测结果是否相同；

若多个预测结果为相同时，则将多个预测结果中的随机一个预测结果作为最终预测结果；

若确定多个预测结果不全部相同时，最终预测结果显示数据无法预测。

本申请在上述实施例中，通过模型得到的多个预测结果中，对不同周期的历史数据进行预测得到的结果都相同时，则说明最终的预测结果更具有说服力，若其中有一个或多个的预测结果和其他预测结果不一样时，说明此次数据预测没有更合理的预测结果，数据变动不确定性更大。

在一些实施例中，预测结果，包括：

高频交易价格的走势、平均身高的走势、人数的走势、天气的走势或水位的走势。

本申请在上述实施例中，预测结果可以为多个走势的其中一个，可以通过历史数据都可以进行当前走势的预测。

第二方面，本申请实施例提供了一种训练预测数据模型的方法，包括，获取一个或多个数据样本，其中，一个或多个数据样本为一个或多个时间范围内的一个或多个周期的历史数据；利用一个或多个数据样本和一个或多个数据样本中每一数据样本对应的特征数据对现有模型进行训练，得到预测数据模型，其中预测数据模型包括多个子模型，多个子模型用于基于不同周期的历史数据，预测目标预测数据的多个预测结果。