一种交易数据预测方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115907152A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211458799.XG06F17/18(2006.01)(22)申请日2022.11.21(71)申请人中国建设银行股份有限公司湖南省分行地址410005湖南省长沙市芙蓉区白沙路2号(72)发明人黄之林陈勇陈鼎张屹宇蒋忠夏(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师郭庆玲(51)Int.Cl.G06Q10/04(2023.01)G06Q40/04(2012.01)G06F16/901(2019.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种交易数据预测方法及系统(57)摘要本申请提供一种交易数据预测方法，包括：获取目标对象的历史交易数据，对历史交易数据进行预处理，得到预处理后的数据，在预处理后的数据上增加标签索引项，得到标签索引数据，其中，标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项，根据标签索引数据，基于决策树回归算法进行训练，得到交易数据预测模型，利用交易数据预测模型，预测得到目标对象的目标交易数据，由于标签索引数据上新增了与交易预测值关联度较大的工作日标签索引项和节假日标签索引项，从而使得使用根据标签索引数据训练得到的模型进行预测，得到的目标交易数据的误差更小，精准率更高。CN115907152ACN115907152A权利要求书1/2页1.一种交易数据预测方法，其特征在于，包括：获取目标对象的历史交易数据；对所述历史交易数据进行预处理，得到预处理后的数据；在所述预处理后的数据上增加标签索引项，得到标签索引数据，其中，所述标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项；根据所述标签索引数据，基于决策树回归算法进行训练，得到交易数据预测模型；利用所述交易数据预测模型，预测得到所述目标对象的目标交易数据。2.根据权利要求1所述的交易数据预测方法，其特征在于，所述对所述历史交易数据进行预处理，得到预处理后的数据，包括：对所述历史交易数据进行聚合，得到聚合数据；将所述聚合数据统一转化为标准格式，得到标准数据；对所述标准数据进行去噪处理，得到关键数据；按照所述关键数据由远及近的时间顺序，逐渐增加所述关键数据的权重，得到预处理后的数据。3.根据权利要求1或2所述的交易数据预测方法，其特征在于，所述在所述预处理后的数据上增加标签索引项，得到标签索引数据，其中，所述标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项，包括：在所述预处理后的数据上增加标签，得到标签数据，所述标签包括工作日标签和节假日标签；将所述标签数据上的标签转换为标签索引项，得到标签索引数据，其中，所述标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项。4.根据权利要求3所述的交易数据预测方法，其特征在于，所述节假日标签包括：周六、周日、节假日的第一天、节假日的最后一天，一般节假日；其中所述一般节假日为除所述节假日的第一天和所述节假日的最后一天之外的节假日。5.根据权利要求3所述的交易数据预测方法，其特征在于，所述工作日标签包括：调休后的工作日、星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、节假日前的最后一个工作日、节假日后的第一个工作日。6.根据权利要求3所述的交易数据预测方法，其特征在于，所述标签还包括：每月的第一天和每月的最后一天。7.一种交易数据预测系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标对象的历史交易数据；第一处理模块，用于对所述历史交易数据进行预处理，得到预处理后的数据；第二处理模块，用于在所述预处理后的数据上增加标签索引项，得到标签索引数据，其中，所述标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项；模型建立模块，用于根据所述标签索引数据，基于决策树回归算法进行训练，得到交易数据预测模型；预测模块，用于利用所述交易数据预测模型，预测得到所述目标对象的目标交易数据。8.根据权利要求7所述的交易数据预测系统，其特征在于，还包括：聚合模块，用于对所述历史交易数据进行聚合，得到聚合数据；2CN115907152A权利要求书2/2页转化模块，用于将所述聚合数据统一转化为标准格式，得到标准数据；第三处理模块，用于对所述标准数据进行去噪处理，得到关键数据；第四处理模块，用于按照所述关键数据由远及近的时间顺序，逐渐增加所述关键数据的权重，得到预处理后的数据。9.一种交易数据预测装置，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线；所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的交易数据预测处理程序，以实现如权利要求1至6任一项所述交易数据预测方法的步骤。10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令