[发明专利]结合时间序列和外部数据的跨多个范围的预测模型

摘要

一种多范围预测器系统，该系统基于参数的时间序列数据、外部数据和机器学习来针对多个范围预测参数的未来值。针对给定时间范围，时间序列数据分割器将参数的时间序列数据分割成与给定范围之前的训练时间段相对应的训练数据以及与在训练时间段和给定范围之间的验证时间段相对应的验证时间段。模型调整器通过以下来调整给定范围的预测模型：使用训练数据、从而使用机器学习来将初始预测模型拟合至参数。模型调整器还通过调整外部数据对预测的影响来调整初始预测模型，以使用验证数据生成针对给定范围的最终预测模型。多范围预测器使时间序列数据分割器和模型调整器针对多个范围中的每一个进行操作。

主权项

1.一种计算系统，所述计算系统基于参数的时间序列数据、外部数据和机器学习来针对多个范围自动预测所述参数的未来值，所述计算系统包括：时间序列数据分割器，所述时间序列数据分割器针对给定范围，将参数的时间序列数据分割成与所述给定范围之前的训练时间段相对应的训练数据以及与在所述训练时间段和所述给定范围之间的验证时间段相对应的验证时间段；模型调整器，所述模型调整器通过针对所述给定范围执行以下操作来调整所述给定范围的预测模型：使用所述训练数据、从而使用机器学习来将初始预测模型拟合至所述参数，通过调节所述外部数据对所述预测的影响来调整所述初始预测模型，以使用所述验证数据生成针对所述给定范围的最终预测模型，所述调节允许考虑所述外部数据的预测；以及多范围预测器，所述多范围预测器使所述时间序列数据分割器和所述模型调整器针对多个范围中的每一个进行操作，存在不同的调整，并且因此存在用于所述多个范围中的至少一些范围中每一个的不同最终预测模型，以用于生成多范围预测结果。