[发明专利]数据预测方法和系统以及报警方法和系统

权利要求书

1.一种网站指标的数据预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S₁、采集一预设区域内的一指标的历史数据，按照时间周期对该些历史数据进行分类，且每一时间周期内的历史数据按照日期先后顺序分类；

S₂、将每一时间周期内的历史数据划分为标准数据和待修正数据，根据标准数据对待修正数据进行修正，修正后的数据和标准数据构成历史优化数据；

S₃、根据该些历史优化数据通过ARIMAX模型计算一预测日期该指标的预测数据；

在步骤S₃之后包括以下步骤：

计算该预测日期对应的标准误差则该预测数据的置信区间为[F-βS_e,F+βS_e]，其中W为正整数且1≤w≤W，X_w为该预测日期之前的第w天的历史优化数据，F_w为该预测日期之前的第w天的预测数据，F为该预测数据，β为标准正态分布的分位数，α为置信度；

判断该预测日期该指标的实际数据是否在该置信区间内，若是则输出一表示该指标正常的第一信息，若否则输出一表示该指标异常的第二信息。

2.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，在步骤S₂中，对于任一时间周期内的任一待修正数据，修正操作包括：

利用公式计算该待修正数据的修正参数，其中r为该时间周期内标准数据的个数，R为该待修正数据，R_k为该时间周期内第k个标准数据，r为正整数且1≤k≤r；

修正后的数据为该待修正数据与该修正参数的乘积；

在步骤S₃之后，包括以下步骤：

S₄、判断该预测数据是否需要修正，若是则进入步骤S₅，若否则结束流程；

S₅、利用公式计算该预测数据的预测修正参数，其中s为该预测日期对应的时间周期内标准数据的个数，F为该预测数据，F_m为该预测日期对应的时间周期内第m个标准数据，s为正整数且1≤m≤s；

S₆、该预测日期该指标的实际预测数据为该预测数据与该预测修正参数的商。