一种通过预测数据决策的方法、装置、设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请通过提供一种预测数据决策的方法、装置、设备和可读存储介质，该方法包括，获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值，其中，数据走势期望值表示用户期望的数据走势范围；将一个或多个数据走势图形和数据走势期望值输入预测数据模型，得到用户的决策结果，其中预测数据模型是通过多个不同周期的数据样本和多个数据样本中每一数据样本对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练得到的。通过该方法可以达到通过预测数据做出准确的决策的效果。据做出准确的决策的效果。据做出准确的决策的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种通过预测数据决策的方法、装置、设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及文数据预测的领域，具体而言，涉及一种通过预测数据决策的方法、装置、设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着全球经济的发展，在各个领域中都会有数据的变动情况，并且数据的变动是很难预知的，传统数据预测只能通过数据的本身和用户的经验对未知数据进行预测。
[0003]在上述预测数据的情况下，需要预测人员大量的经验、心态和纪律等因素，并且预测数据的结果也会出现失误的情况，导致最终根据预测的数据做出错误的决策。
[0004]因此，如何通过预测数据做出准确的决策，是一个需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供一种通过预测数据决策的方法，通过本申请的实施例的技术方案可以达到通过预测数据做出准确的决策的效果。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种通过预测数据决策的方法，包括，获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值，其中，数据走势期望值表示用户期望的数据走势范围；将一个或多个数据走势图形和数据走势期望值输入预测数据模型，得到用户的决策结果，其中预测数据模型是通过多个不同周期的数据样本和多个数据样本中每一数据样本对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练得到的。
[0007]本申请在上述实施例中，通过数据预测模型对数据的走势预测，可以根据用户期望的数据走势范围和其它影响数据走势的因素准确的做出对应的决策，该方法可以达到通过预测数据做出准确的决策的效果。
[0008]在一些实施例中，在获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值之前，还包括：
[0009]获取多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和多个预设数据对应的影响数据走势的特征；
[0010]通过多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练，得到预测数据模型。
[0011]本申请在上述实施例中，通过多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征训练出来的模型可以对数据走势做出准确的预测，同时还可以根据预测结果做出准确的决策。
[0012]在一些实施例中，通过多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练，得到预测数据模型，包括：
[0013]通过基础模型提取一个或多个预设数据中的图形文本特征和图形走势特征；
[0014]通过图形文本特征、图形走势特征和一个或多个预设数据对应的影响数据走势的
特征对一个或多个预设数据进行预测，得到目标预测数据；
[0015]将目标预测数据和数据走势期望值进行对比，得到决策结果；
[0016]将决策结果和标准的决策结果进行比较，得到比较结果；
[0017]根据比较结果调整基础模型的参数，得到预测数据模型。
[0018]本申请在上述实施例中，通过预设数据的文本特征和图形走势特征以及影响数据走势的特征共同对基础模型进行训练，可以让模型学会如何预测数据的走势的同时可以准确的根据数据的走势和数据走势期望值做出准确的决策。
[0019]在一些实施例中，根据比较结果调整基础模型的参数，得到预测数据模型，包括：
[0020]计算目标预测数据和标准的预测数据的交叉熵损失；
[0021]将交叉熵损失和损失阈值进行比较，得到第二比较结果；
[0022]根据第二比较结果调整基础模型的参数，得到预测数据模型。
[0023]本申请在上述实施例中，通过计算目标预测数据和标准的预测数据的交叉熵损失，可以对基础模型进行调整，直到损失值满足预设的要求，即可以得到预测数据模型。
[0024]在一些实施例中，将一个或多个数据走势图形和数据走势期望值输入预测数据模型，得到用户的决策结果，包括：
[0025]通过预测数据模型提取一个或多个数据走势图形的图像走势特征、数据文本特征和一个或多个数据走势图形中每一数据走势图形对应的影响数据走势的特征；
[0026]根据图像走势特征、数据文本特征和一个或多个数据走势图形中每一数据走势图形对应的影响数据走势的特征对一个或多个数据走势图形进行预测，得到预测结果；
[0027]将预测结果和数据走势期望值进行比较，得到第三比较结果；
[0028]根据第三比较结果做出决策结果。
[0029]本申请在上述实施例中，通过预测数据模型对数据中的图像走势特征、数据文本特征和一个或多个数据走势图形中每一数据走势图形对应的影响数据走势的特征进行提取，可以对数据走势进行预测，最终和数据走势期望值进行比较，进而可以准确的做出决策。
[0030]在一些实施例中，数据走势图形，包括：
[0031]股票数据走势图形、水位走势图形、身高走势图形、男女比例走势图形、天气走势图形、温度走势图形和经济走势图形中的至少一个。
[0032]在一些实施例中，数据走势图形，包括：
[0033]数据均线走势图形、成交量走势图形、异同移动平均线走势图形、随机指标走势图形、布林线走势图形、两融差额走势图形、通持股变化走势图形、开盘价走势图形和收盘价走势图形中的至少一个。
[0034]本申请在上述实施例中，数据走势图形可以为上述图形的多个，进而通过预测数据模型进行数据预测时得到的预测结果更加准确。
[0035]本申请在上述实施例中，通过上述的数据走势期望值和预测数据模型预测的数据数据走势进行比较，可以准确的做出对应的决策。
[0036]第二方面，本申请实施例提供了一种通过预测数据决策的装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值，其中，数据走势期望值表示用户期望的数据走势范围；
[0038]决策模块，用于将一个或多个数据走势图形和数据走势期望值输入预测数据模型，得到用户的决策结果，其中，预测数据模型是通过多个不同周期的数据样本和多个数据样本中每一数据样本对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练得到的。
[0039]可选的，所述装置还包括：
[0040]训练模块，用于所述获取模块在获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值之前，获取多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和多个预设数据对应的影响数据走势的特征；
[0041]通过多个不同周期的一个或多个预设数据、用户的数据走势期望值和一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练，得到预测数据模型。
[0042]可选的，训练模块具体用于：
[0043]通过基础模型提取一个或多个预设数据中的图形文本特征和图形走势特征；
[0044]通过图形文本特征、图形走势特征和一个或多个预设数据对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过预测数据决策的方法，其特征在于，包括：获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值，其中，所述数据走势期望值表示所述用户期望的数据走势范围；将所述一个或多个数据走势图形和所述数据走势期望值输入预测数据模型，得到所述用户的决策结果，其中，所述预测数据模型是通过多个不同周期的数据样本和所述数据样本中每一数据样本对应的影响数据走势的特征对基础模型进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取不同周期的一个或多个数据走势图形和用户的数据走势期望值之前，所述方法还包括：获取多个不同周期的一个或多个预设数据、所述用户的所述数据走势期望值和所述多个预设数据对应的影响数据走势的特征；通过所述多个不同周期的一个或多个预设数据、所述用户的所述数据走势期望值和所述一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对所述基础模型进行训练，得到所述预测数据模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述多个不同周期的一个或多个预设数据、所述用户的所述数据走势期望值和所述一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对所述基础模型进行训练，得到所述预测数据模型，包括：通过基础模型提取所述一个或多个预设数据中的图形文本特征和图形走势特征；通过所述图形文本特征、所述图形走势特征和所述一个或多个预设数据对应的影响数据走势的特征对所述一个或多个预设数据进行预测，得到目标预测数据；将所述目标预测数据和所述数据走势期望值进行对比，得到决策结果；将所述决策结果和标准的决策结果进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果调整所述基础模型的参数，得到所述预测数据模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述比较结果调整所述基础模型的参数，得到所述预测数据模型，包括：计算所述目标预测数据和标准的预测数据的交叉熵损失；将所述交叉熵损失和损失阈值进行比较，得到第二比较结果；根据所述第二比较结果调整所述基础模型的参数，得到所述预测数据模型。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述一个或多个数据走势图形和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，杜新凯，牛国扬，高旺，
申请(专利权)人：阳光保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：