CN111062004A - 一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 - Google Patents
一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111062004A CN111062004A CN201911328309.2A CN201911328309A CN111062004A CN 111062004 A CN111062004 A CN 111062004A CN 201911328309 A CN201911328309 A CN 201911328309A CN 111062004 A CN111062004 A CN 111062004A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- data
- index data
- standard
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 50
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 3
- 240000000111 Saccharum officinarum Species 0.000 description 7
- 235000007201 Saccharum officinarum Nutrition 0.000 description 7
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Algebra (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本发明公开了一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质。该方法包括：获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。使用本发明的技术方案，可以适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活调整，分析指标和权重的变化对预测值的影响，从而实现对预测模型的修正。
Description
技术领域
本发明实施例涉及数据预测技术，尤其涉及一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质。
背景技术
在智慧城市应用建设中，预测模型是一种常见的城市特征分析模型。在预测模型的应用中，经常需要分析如何调整预测模型中的指标，才能有效影响预测结果。
现有技术中，当需要对模型的指标进行调整，或者需要改变指标的权重时，往往需要修改模型的源代码，或对模型重新进行训练。采用这种方式，只能在后台对模型进行修改，操作比较复杂，并且，对每个需要修改的模型都需要在后台单独进行修改，用户体验较差。
发明内容
本发明实施例提供一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质，以实现适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活调整，分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
第一方面，本发明实施例提供了一种预测模型调整方法，该方法包括：
获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
第二方面，本发明实施例还提供了一种预测模型调整装置，该装置包括：
数据获取模块，用于获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
指标数据转换模块，用于将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
指标调整模块，用于响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
模拟预测结果获取模块，用于根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
第三方面，本发明实施例还提供了一种预测模拟器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的预测模型调整方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例中任一所述的预测模型调整方法。
本发明实施例通过接入预测模型，获取预测模型的历史数据、指标以及指标数据，将指标数据转换成标准指标数据，对目标指标数据和目标指标的权重进行调整，根据历史数据、调整后的标准指标数据和各指标权重，进行模拟预测，将标准指标数据、历史数据以及模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。解决了现有技术中调整预测模型时操作较为复杂，无法适配不同预测模型，只能单独进行调整的问题，实现了适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活的调整，分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种预测模型调整方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种预测模型调整方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种预测模型调整装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种预测模拟器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种预测模型调整方法的流程图，本实施例可适用于需要对不同的预测模型调整指标，从而分析指标对预测结果的影响的情况，该方法可以由预测模型调整装置来执行，该装置可以由软件和/硬件实现，并一般可以集成在预测模拟器中。
如图1所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S110、获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据。
其中，预测模型可以为根据历史数据、指标数据和指标权重计算预测结果的模型，在一个具体的示例中，预测模型可以为甘蔗产量预测模型。历史数据可以为需要进行预测的对象的历史实际结果，在一个具体的示例中，预测模型为甘蔗产量预测模型时，需要对2019年甘蔗产量进行预测，历史数据可以为2018年及其之前的甘蔗实际产量。指标可以为对预测对象的预测结果产生影响的内容，在一个具体的例子中，预测模型为甘蔗产量预测模型时，指标可以包括甘蔗种植面积、降水量以及冬季平均气温等。指标数据可以为与指标对应的相关数据。
在本发明实施例中，接入预测模型后，获取预测模型中的历史数据，以及指标和指标对应的指标数据。
在本发明一个可选的实施例中，所述预测模型可以为指标型预测模型，所述指标可以为数值型指标。
其中，指标型预测模型可以为配置对预测结果有影响的指标，根据各个指标得到预测结果的预测模型。数值型指标可以对应指标名称、指标的统计的时间节点和空间范围、指标的计量单位以及指标的数值。相应的，指标数据可以包括指标名称、指标的统计的时间节点和空间范围、指标的计量单位以及指标的数值。
S120、将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示。
其中，标准指标数据可以指单位、统计的时间节点统一的指标数据。将指标数据转换为标准指标数据，这样设置的好处在于，可以对接入的预测模型的指标数据格式进行统一，从而实现适配不同的预测模型。
在本发明一个可选的实施例中，将所述指标数据转换为标准指标数据，可以包括：对于各个指标对应的指标数据，对其单位和/或时间节点进行统一，将统一后的各个指标对应的指标数据，作为标准指标数据。
其中，单位可以为在预先设置的单位库中选取的指标对应的常用单位，在一个具体示例中，对于价格类指标，单位可以为元/斤，元/千克，美元/千克等。时间节点可以为指标统计的时间节点，在一个具体的示例中，对于价格类指标，统计的时间节点可以为月、季度以及年份等，也即，预测对象的价格可以按月、按季度或者按年份进行统计。
在一个具体的示例中，当预测模型为甘蔗产量预测模型时，对于指标“冬季平均气温”，可以设置为指标名称为冬季平均气温，统计的时间节点为每年的冬季，单位为摄氏度。
在本发明一个可选的实施例中，将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示，可以包括：将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点，提供给人机交互界面进行展示。
在本发明实施例中，将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点在人机交互界面进行展示，这样设置的好处在于，实现了预测模型的可视化。
S130、响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整。
其中，调整指令可以为用户在人机交互界面进行输入，用以指示对指标进行调整的指令。目标标准指标数据可以为需要进行调整的标准指标数据，目标指标可以为需要对其权重进行调整的指标。权重可以为指标对于预测结果的重要程度。
在本发明实施例中，用户可以通过人机交互界面，对标准指标数据或者指标的权重进行调整。这样设置的好处在于，实现了对预测模型的指标和权重的灵活调整，以分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
S140、根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
在本发明实施例中，在用户通过人机交互界面对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整之后，预测模型根据历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，对预测对象进行预测，得到模拟预测结果，模拟预测结果、历史数据以及标准指标数据都将展示到人机交互界面。
本实施例的技术方案，通过接入预测模型，获取预测模型的历史数据、指标以及指标数据，将指标数据转换成标准指标数据，对目标指标数据和目标指标的权重进行调整，根据历史数据、调整后的标准指标数据和各指标权重，进行模拟预测，将标准指标数据、历史数据以及模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。解决了现有技术中调整预测模型时操作较为复杂，无法适配不同预测模型，只能单独进行调整的问题，实现了适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活的调整，分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种预测模型调整方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的基础上，在对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整之前，加入了根据历史数据、标准指标数据以及各指标的权重，获取目标预测结果的步骤。
相应的，如图2所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S210、获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据。
S220、对于各个指标对应的指标数据，对其单位和/或时间节点进行统一，将统一后的各个指标对应的指标数据，作为标准指标数据。
S230、将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点，提供给人机交互界面进行展示。
S240、根据所述历史数据、标准指标数据以及各指标的权重，获取目标预测结果，并将所述历史数据和所述目标预测结果提供给人机交互界面进行展示。
其中，目标预测结果可以为对标准指标数据以及各指标的权重进行调整之前，根据历史数据、标准指标数据以及各指标的权重进行预测得到的预测结果。
在本发明实施例中，将历史数据、标准指标数据、目标预测结果以及模拟预测结果在人机交互界面进行展示，这样设置的好处在于，通过目标预测结果和模拟预测结果的对比，便于分析指标和权重的变化对预测结果的影响。
S250、响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整。
S260、根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
本实施例的技术方案，通过接入预测模型，获取预测模型的历史数据、指标以及指标数据，将指标数据转换成标准指标数据，根据历史数据、标准指标数据和各指标权重进行预测得到目标预测结果，对目标指标数据和目标指标的权重进行调整，根据历史数据、调整后的标准指标数据和各指标权重，进行模拟预测，将标准指标数据、历史数据、目标预测结果以及模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。解决了现有技术中调整预测模型时操作较为复杂，无法适配不同预测模型，只能单独进行调整的问题，实现了适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活的调整，分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种预测模型调整装置的结构示意图，该装置包括：数据获取模块310、指标数据转换模块320、指标调整模块330以及模拟预测结果获取模块340。其中：
数据获取模块310，用于获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
指标数据转换模块320，用于将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
指标调整模块330，用于响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
模拟预测结果获取模块340，用于根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
本实施例的技术方案，通过接入预测模型，获取预测模型的历史数据、指标以及指标数据，将指标数据转换成标准指标数据，对目标指标数据和目标指标的权重进行调整，根据历史数据、调整后的标准指标数据和各指标权重，进行模拟预测，将标准指标数据、历史数据以及模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。解决了现有技术中调整预测模型时操作较为复杂，无法适配不同预测模型，只能单独进行调整的问题，实现了适配不同的预测模型，对预测模型的指标和权重进行灵活的调整，分析指标和权重的变化对预测结果的影响，从而实现对预测模型的修正。
在上述实施例的基础上，所述预测模型为指标型预测模型，所述指标为数值型指标。
在上述实施例的基础上，所述指标数据转换模块320，包括：
指标数据统一单元，用于对于各个指标对应的指标数据，对其单位和/或时间节点进行统一，将统一后的各个指标对应的指标数据，作为标准指标数据。
在上述实施例的基础上，所述指标数据转换模块320，包括：
标准指标数据展示单元，用于将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点，提供给人机交互界面进行展示。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
目标预测结果获取模块，用于根据所述历史数据、标准指标数据以及各指标的权重，获取目标预测结果，并将所述历史数据和所述目标预测结果提供给人机交互界面进行展示。
本发明实施例所提供的预测模型调整装置可执行本发明任意实施例所提供的预测模型调整方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种预测模拟器的结构示意图，如图4所示，该计算机设备包括处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73；计算机设备中处理器70的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器70为例；计算机设备中的处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器71作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的预测模型调整方法对应的模块(例如，预测模型调整装置中的数据获取模块310、指标数据转换模块320、指标调整模块330以及模拟预测结果获取模块340)。处理器70通过运行存储在存储器71中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的预测模型调整方法。该方法包括：
获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器71可进一步包括相对于处理器70远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置72可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种预测模型调整方法，该方法包括：
获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的预测模型调整方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述预测模型调整装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种预测模型调整方法，其特征在于，包括：
获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型为指标型预测模型，所述指标为数值型指标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述指标数据转换为标准指标数据，包括：
对于各个指标对应的指标数据，对其单位和/或时间节点进行统一，将统一后的各个指标对应的指标数据，作为标准指标数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示，包括：
将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点，提供给人机交互界面进行展示。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整之前，还包括：
根据所述历史数据、标准指标数据以及各指标的权重，获取目标预测结果，并将所述历史数据和所述目标预测结果提供给人机交互界面进行展示。
6.一种预测模型调整装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取预测模型的历史数据和至少一个指标，以及各指标对应的指标数据；
指标数据转换模块，用于将所述指标数据转换为标准指标数据，并将所述标准指标数据提供给人机交互界面进行展示；
指标调整模块，用于响应于用户在人机交互界面输入的调整指令，对目标标准指标数据和/或目标指标的权重进行调整；
模拟预测结果获取模块，用于根据所述历史数据、调整后的标准指标数据以及各指标的权重，获取模拟预测结果，并将所述历史数据和所述模拟预测结果提供给人机交互界面进行展示。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述指标数据转换模块，包括：
指标数据统一单元，用于对于各个指标对应的指标数据，对其单位和/或时间节点进行统一，将统一后的各个指标对应的指标数据，作为标准指标数据。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述指标数据转换模块，包括：
标准指标数据展示单元，用于将各个指标对应的标准指标数据，以及标准指标数据对应的单位和/或时间节点，提供给人机交互界面进行展示。
9.一种预测模拟器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一所述的预测模型调整方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-5中任一所述的预测模型调整方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911328309.2A CN111062004A (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911328309.2A CN111062004A (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111062004A true CN111062004A (zh) | 2020-04-24 |
Family
ID=70302586
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911328309.2A Pending CN111062004A (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111062004A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112668772A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-16 | 润电能源科学技术有限公司 | 一种状态发展趋势预测方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101301538A (zh) * | 2007-05-10 | 2008-11-12 | 武汉华凯科技有限公司 | 水处理药剂投加模糊智能控制系统 |
| CN103345222A (zh) * | 2013-06-26 | 2013-10-09 | 中国南方电网有限责任公司 | 电网运行控制方法及系统 |
| CN107516171A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-26 | 湖北国网华中科技开发有限责任公司 | 一种电网企业关键经营指标的预测分析系统及其分析方法 |
| CN107578454A (zh) * | 2016-07-05 | 2018-01-12 | 逢甲大学 | 情绪呈现方法、其装置及情绪视觉模型建立方法 |
| CN107767009A (zh) * | 2017-06-29 | 2018-03-06 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医疗保险基金精算预测方法及装置 |
| CN108427698A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-08-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 预测模型的更新装置、方法及计算机可读存储介质 |
| CN110187945A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 指示信息生成方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110390426A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-29 | 合肥工业大学 | 区域工业经济增速的预测方法、系统和存储介质 |
| CN110554995A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-10 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种深度学习模型的管理方法及系统 |
| CN110555567A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-10 | 上海彩虹鱼海洋科技股份有限公司 | 用于鱼汛预测的方法、系统和装置 |
-
2019
- 2019-12-20 CN CN201911328309.2A patent/CN111062004A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101301538A (zh) * | 2007-05-10 | 2008-11-12 | 武汉华凯科技有限公司 | 水处理药剂投加模糊智能控制系统 |
| CN103345222A (zh) * | 2013-06-26 | 2013-10-09 | 中国南方电网有限责任公司 | 电网运行控制方法及系统 |
| CN107578454A (zh) * | 2016-07-05 | 2018-01-12 | 逢甲大学 | 情绪呈现方法、其装置及情绪视觉模型建立方法 |
| CN107767009A (zh) * | 2017-06-29 | 2018-03-06 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 医疗保险基金精算预测方法及装置 |
| CN108427698A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-08-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 预测模型的更新装置、方法及计算机可读存储介质 |
| CN107516171A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-26 | 湖北国网华中科技开发有限责任公司 | 一种电网企业关键经营指标的预测分析系统及其分析方法 |
| CN110187945A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-30 | 平安科技（深圳）有限公司 | 指示信息生成方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110390426A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-29 | 合肥工业大学 | 区域工业经济增速的预测方法、系统和存储介质 |
| CN110554995A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-10 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种深度学习模型的管理方法及系统 |
| CN110555567A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-10 | 上海彩虹鱼海洋科技股份有限公司 | 用于鱼汛预测的方法、系统和装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112668772A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-16 | 润电能源科学技术有限公司 | 一种状态发展趋势预测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112668772B (zh) * | 2020-12-24 | 2024-03-12 | 润电能源科学技术有限公司 | 一种状态发展趋势预测方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8983936B2 (en) | Incremental visualization for structured data in an enterprise-level data store | |
| WO2019127821A1 (zh) | 可视化报表的制作方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| CN110928740A (zh) | 云计算中心运维数据集中可视化方法及其系统 | |
| CN108733639A (zh) | 一种配置参数调整方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| US20200410376A1 (en) | Prediction method, training method, apparatus, and computer storage medium | |
| CN111078695B (zh) | 计算企业内元数据关联关系的方法及装置 | |
| US11132362B2 (en) | Method and system of optimizing database system, electronic device and storage medium | |
| CN113268403B (zh) | 时间序列的分析预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20230066703A1 (en) | Method for estimating structural vibration in real time | |
| CN108875048B (zh) | 报表生成方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN113642300A (zh) | 一种报表生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN110990235A (zh) | 异构存储设备的性能数据管理方法、装置、设备及介质 | |
| CN109634986B (zh) | 系统监测方法、装置、计算机及计算机可读存储介质 | |
| CN110909005A (zh) | 一种模型特征分析方法、装置、设备及介质 | |
| CN111062004A (zh) | 一种预测模型调整方法、装置、预测模拟器以及存储介质 | |
| WO2022088632A1 (zh) | 用户数据监控分析方法、装置、设备及介质 | |
| CN113408070A (zh) | 发动机参数的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115145496B (zh) | 一种仿真结果数据处理方法、设备和存储介质 | |
| CN112015711A (zh) | 一种模型监控方法、装置和电子设备 | |
| CN111126834A (zh) | 一种评价模型调整方法、装置、评分模拟器和存储介质 | |
| CN114860759A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN111782208A (zh) | 指标预警方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN112035159A (zh) | 一种稽核模型的配置方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110990256A (zh) | 开源代码检测方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN114580543B (zh) | 模型训练方法、交互日志解析方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200424 |