[发明专利]通过机器学习进行时序预测的方法及装置在审
| 申请号： | 201710510380.7 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107358317A | 公开（公告）日： | 2017-11-17 |
| 发明（设计）人： | 饶琛琳;周侃;梁玫娟 | 申请（专利权）人： | 北京优特捷信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京尚伦律师事务所11477 | 代理人： | 张俊国 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区望*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种通过机器学习进行时序预测的方法及装置，其中的所述方法包括对获取的时间序列数据进行预处理，并得到预处理结果；根据所述预处理结果对检测所述时间序列数据中是否包含有季节性周期；当所述预处理结果检测所述时间序列数据中包含有季节性周期时，根据赤池信息量准则和贝叶斯信息准则选择时序模型；当所述预处理结果检测所述时间序列数据中未包含有季节性周期时，在时序数据池中新增所述时间序列数据，且在新增的所述时间序列数据的数量大于预设阈值时，返回所述根据赤池信息量准则和贝叶斯信息准则选择时序模型的步骤。本发明的有益效果为利用自动化程序完成时序预测，通过机器学习手段不断优化模型，提升预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 机器 学习 进行 时序 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种通过机器学习进行时序预测的方法，其特征在于，该方法包括：对获取的时间序列数据进行预处理，并得到预处理结果；根据所述预处理结果对检测所述时间序列数据中是否包含有季节性周期；当所述预处理结果检测所述时间序列数据中包含有季节性周期时，根据赤池信息量准则和贝叶斯信息准则选择时序模型；当所述预处理结果检测所述时间序列数据中未包含有季节性周期时，在时序数据池中新增所述时间序列数据，且在新增的所述时间序列数据的数量大于预设阈值时，返回所述根据赤池信息量准则和贝叶斯信息准则选择时序模型的步骤。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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