[发明专利]电子装置、基于研报数据的预测方法和计算机存储介质

权利要求书

1.一种电子装置，所述电子装置包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器上存储有基于研报数据的预测程序，所述基于研报数据的预测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取步骤：获取第一预设时间区间内预测对象的多份研报数据；

分析步骤：根据预先确定的分析规则，对获取的所述多份研报数据进行分析处理，以获得每份研报的研报预测数据；

预测步骤：将获得的所有研报预测数据输入至预先建立的预测模型，并将所述预测模型输出的结果数据作为所述预测对象的预测值。

2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的分析规则包括：

基于所述研报数据，提取每份研报对应的研报文本数据；

将每份研报对应的研报文本数据进行分词处理，获得每份研报对应的分词数据；

提取每份研报对应的分词数据中的关键词数据；

对每份研报对应的关键词数据进行解析，输出每份研报对应的解析结果作为该研报对应的研报预测数据。

3.如权利要求1或2所述的电子装置，其特征在于，在所述预测步骤之前，所述处理器执行所述基于研报数据的预测程序，还实现以下步骤：

采集第二预设时间区间内多个采样时间区间对应的所述预测对象所在行业的历史研报数据，并根据预先确定的分析规则对采集的历史研报数据进行分析处理，以获得每份历史研报对应的历史研报预测数据；

基于神经网络构建训练模型，将每一采样时间区间对应的历史研报预测数据作为该采样时间区间的样本，同时确定各所述采样时间区间的样本对应的真实值，输入各所述采样时间区间的样本及其对应的真实值至所述训练模型进行训练；

当所述训练模型的输出值与所述真实值之间的误差收敛且损失函数的值低于预设阈值时，结束模型训练，并将生成的训练模型作为所述预测模型。

4.如权利要求3所述的电子装置，其特征在于，所述预测模型包括一层输入层、三层隐藏层及一层输出层，所述三层隐藏层分别为第一隐藏层、第二隐藏层及第三隐藏层；其中：

所述输入层包括N个节点；

所述第一隐藏层包括n₁个节点，以所述输入层的连接方式为全连接，所述第一隐藏层的激活函数为Sigmoid函数；

所述第二隐藏层包括n₂个节点，与所述第一隐藏层的连接方式为全连接，所述第二隐藏层的激活函数为Sigmoid函数；

所述第三隐藏层包括N个节点，与所述第二隐藏层的连接方式为全连接，所述第三隐藏层中节点的值经Softmax函数归一化处理后输出；

所述输出层包括1个节点。

5.如权利要求4所述的电子装置，其特征在于，所述N为第二预设时间区间内对所述预测对象所在行业做出研报的研究团队的总数量。

6.一种基于研报数据的预测方法，其特征在于，该方法包括步骤：

获取步骤：获取第一预设时间区间内预测对象的多份研报数据；

分析步骤：根据预先确定的分析规则，对获取的所述多份研报数据进行分析处理，以获得每份研报的研报预测数据；

预测步骤：将获得的所有研报预测数据输入至预先建立的预测模型，并将所述预测模型输出的结果数据作为所述预测对象的预测值。

7.如权利要求6所述的基于研报数据的预测方法，其特征在于，所述预先确定的分析规则包括：

基于所述研报数据，提取每份研报对应的研报文本数据；

将每份研报对应的研报文本数据进行分词处理，获得每份研报对应的分词数据；

提取每份研报对应的分词数据中的关键词数据；

对每份研报对应的关键词数据进行解析，输出每份研报对应的解析结果作为该研报对应的研报预测数据。