公开(公告)号：CN114971057A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210647255.1

申请日：2022-06-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 师晓明 ,  王世宇 ,  胡韵 ,  孙银波 ,  郑洋飞 ,  雷磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例提供一种预测时间序列的模型选择方法及装置，在对业务主体的预定业务指标预测相应的时间序列之前，可以从预先训练的多个备选预测模型中选择较优的预测模型。在预测模型选择过程中：一方面利用全局时间序列数据，提取全局时序特征来描述当前业务主体在预定业务指标上的长期业务规律，得到对各个备选预测模型的第一评价结果；另一方面利用短期的局部时间序列数据，提取局部时序特征来描述当前业务主体在预定业务指标上的短期业务状态，得到对各个备选预测模型的第二评价结果。进一步地，将第一评价结果和第二评价结果进行融合，以选出较优的预测模型进行时序预测。这种方式可以提高时间序列预测的准确度。

公开(公告)号：CN114881354A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210605502.1

申请日：2022-05-31

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 师晓明 ,  王世宇 ,  薛思乔 ,  胡韵 ,  孙银波 ,  郑洋飞 ,  雷磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q40/06 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/04 ,  G06F17/18

Abstract: 本说明书实施例提供一种预测多元时间序列的方法及装置，针对各个业务主体的历史时间序列，一方面进行时序编码，另一方面进行周期编码，从而从时序和周期两方面挖掘数据之间的关联性。在时序预测过程中，将时序编码、周期编码两方面的数据融合解码，得到相应的解码张量，并将解码张量与时序特征张量一起用于预测多元时间序列。该方式能够自适应地挖掘时序、周期之间的关联关系，更灵活地提供更准确的时序预测结果。