[发明专利]数据处理方法、装置、终端及介质

说明书

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、终端和介质，其中，该方法包括：获取待分析数据，将待分析数据输入至长短时序记忆网络模型中，以获取针对待分析数据的第一分析结果，检测第一预测数据对应的监测指标参数是否与待分析数据的监测指标参数相匹配；若否，则将待分析数据输入至深度神经网络模型中，以获取针对待分析数据的第二分析结果，计算第一分析结果与第二分析结果之间的相似度；若相似度大于预设相似度，则根据第一分析结果和第二分析结果确定针对待分析数据的目标分析结果。通过实施上述方法，可以结合多个分析模型对数据进行综合分析处理，提升数据分析结果的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、终端及介质。

背景技术

宏观经济指标是衡量国民经济发展的重要依据，比如国内生产总值、一般公共预算支出等。精准的经济指标预测可以有效协助政府决策，具有重大现实意义。

目前对各类经济指标的预测主要是基于线性方法的预测，这类方法对应的预测模型都是业务规则模型。即根据业务人员的经验公式，结合传统的经济计量模型，对经济指标做短周期数据预测，常见的算法有趋势外推模型、分布式滞后模型、季节协整模型等。这类方法的优点是原理简单，可解释性强，逻辑容易自洽。但缺点也很明显：如完全依赖业务规则经验，不易发现指标间的衍生关系，即预测准确率较低。因此，如何更精确的预测宏观经济指标，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、终端及介质，可以结合多个分析模型对数据进行综合分析处理，提升数据分析结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，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。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待分析数据；

输入模块，用于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；

检测模块，用于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；

所述输入模块，还用于若否，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；