[发明专利]数据处理方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分析数据；

将所述待分析数据输入至长短时序记忆网络模型中，以获取针对所述待分析数据的第一分析结果，所述第一分析结果由所述长短时序记忆网络模型对所述待分析数据处理得到，所述第一分析结果中包括基于所述待分析数据进行分析得到的第一预测数据以及所述第一预测数据对应的监测指标参数，所述监测指标参数包括平均值、方差和平均增长率中的至少一种；

检测所述监测指标参数是否与所述待分析数据的监测指标参数相匹配；

若否，则将所述待分析数据输入至深度神经网络模型中，以获取针对所述待分析数据的第二分析结果，所述第二分析结果由所述深度神经网络模型对所述待分析数据处理得到，所述第二分析结果中包括基于所述待分析数据进行分析得到的第二预测数据以及所述第二预测数据对应的监测指标参数；

计算所述第一分析结果与所述第二分析结果之间的相似度；

若所述相似度大于预设相似度，则根据所述第一分析结果和所述第二分析结果确定针对所述待分析数据的目标分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述监测指标参数是否与所述待分析数据的监测指标参数相匹配，包括：

计算所述第一预测数据的平均值与所述待分析数据的平均值之间的第一差值；

若所述第一差值小于第一预设差值，则计算所述第一预测数据的方差与所述待分析数据的方差之间的第二差值；

若所述第二差值小于第二预设差值，则计算所述第一预测数据的平均增长率与所述待分析数据的平均增长率之间的第三差值；

若所述第三差值小于第三预设差值，则确定所述第一预测数据对应的监测指标参数与所述待分析数据的监测指标参数相匹配。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一分析结果与所述第二分析结果之间的相似度，包括：

计算所述第一分析结果中的第一预测数据与所述第二分析结果中的第二预测数据之间的欧式距离；

根据距离与相似度的对应关系确定所述欧式距离对应的目标相似度；

将所述目标相似度确定为所述第一分析结果与所述第二分析结果之间的相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分析结果和所述第二分析结果确定针对所述待分析数据的目标分析结果，包括：

获取所述长短时序记忆网络模型对应的第一加权系数和所述深度神经网络模型对应的第二加权系数；

采用所述第一加权系数对所述第一分析结果进行加权处理，得到第一加权结果；

采用所述第二加权系数对所述第二分析结果进行加权处理，得到第二加权结果；

对所述第一加权结果和所述第二加权结果进行求和处理，得到针对所述待分析数据的目标分析结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一分析结果与所述第二分析结果之间的相似度之后，所述方法还包括：

若所述第一分析结果与所述第二分析结果的相似度小于预设相似度，则将所述待分析数据输入至循环神经网络模型中，以获取针对所述待分析数据的第三分析结果，所述第三分析结果由所述循环神经网络模型对所述待分析数据处理得到，所述第三分析结果中包括基于所述待分析数据进行分析得到的第三预测数据以及所述第三预测数据对应的监测指标参数；

根据所述第一分析结果、所述第二分析结果和所述第三分析结果确定针对所述待分析数据的目标分析结果。