CN116911466A - 园区建设程度的确定方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种园区建设程度的确定方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。本发明实施例的技术方案，从候选监测参数中筛选出影响园区建设程度的目标监测参数，并根据目标监测参数和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度，相比于现有技术中通过人工根据所有候选监测参数以确定园区建设程度的方式，提高了确定园区建设程度效率和准确率。

Description

园区建设程度的确定方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种园区建设程度的确定方法、装置、设备及介质。

背景技术

示范园区是具有示范性和引领作用的园区，在推动相关产业的发展和转型升级，促进区域经济的增长和创新发展起到至关重要的作用。

目前，现有技术中主要采用人工方式确定示范园区的建设程度，易受人工的主观性影响，建设程度的准确率较低。

发明内容

本发明提供了一种园区建设程度的确定方法、装置、设备及介质，以提确定园区建设水平的效率和园区建设水平的准确率。

第一方面，本发明提供了一种园区建设程度的确定方法，包括：

获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，所述目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；

根据所述目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

第二方面，本发明还提供了一种园区建设程度的确定装置，包括：

监测值获取模块，用于获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，所述目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；

建设程度确定模块，用于根据所述目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所提供的园区建设程度的确定方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的园区建设程度的确定方法。

本发明实施例通过获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。本发明实施例的技术方案，从候选监测参数中筛选出影响园区建设程度的目标监测参数，并根据目标监测参数和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度，相比于现有技术中通过人工根据所有候选监测参数粗略估计园区建设程度的方式，提高了确定园区建设程度效率和准确率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种园区建设程度的确定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种园区建设程度的确定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种园区建设程度的确定装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的园区建设程度的确定方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例的技术方案中，所涉及的当前监测值等的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种园区建设程度的确定方法的流程图，本实施例可适用于对园区的建设程度进行确定的情况，该方法可以由一种园区建设程度的确定装置来执行，该园区建设程度的确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，并具体配置于电子设备中，例如服务器中。

参见图1所示的园区建设程度的确定方法，包括：

S101、获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到。

本实施例中，待预测园区可以是待预测建设程度的园区。目标监测参数可以是候选监测参数中，影响待预测园区的建设程度的监测参数。待预测园区的当前监测值即为目标监测参数在当前时间周期中的监测值。候选监测参数可以是待预测园区的监测参数，例如候选监测参数可以是园区生产总值增长率、固定资产投资增长率、园区新增投资总额和园区新增就业人数等。历史监测值可以是候选监测参数在当前时间周期之前的时间周期中的监测值。需要说明的是，时间周期的长度可以由技术人员根据实际需求或实践经验自主设定，本发明对此不做限定。其中，可以采用一定的算法，根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到目标监测参数。

在一个可选实施例中，建设程度可以以数值的形式表示，建设程度的数值越高，则表示待预测园区的建设程度越高。

S102、根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

本实施例中，预测权重可以是确定待预测园区的建设程度的权重，用于表征目标监测参数对于待预测园区的建设程度的影响程度。需要说明的是，预测权重可以由技术人员根据实际需求或实践经验自主设定，本发明对此不做限定。

在一个可选实施例中，若目标监测参数的数量为一个，则将目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重之间的乘积，确定为待预测园区的建设程度；若目标监测参数的数量为至少两个，则确定各目标监测参数的当前监测值与对应的预测权重之间的第一乘积；将各第一乘积的加和确定为待预测园区的建设程度。

可选的，在确定待预测园区的建设程度之后，还包括：根据待预测园区的建设程度，在预设的资源分配方式中，选择对应的资源分配方式，调度待预测园区的资源。

其中，待预测园区的资源可以包括但不限于人力资源和土地资源等。

具体的，从预设的资源分配方式中选择与待预测园区的建设程度匹配的资源分配方式；并采用选择则资源分配方式，调度待预测园区的资源。

可以理解的是，采用上述技术方案，通过待预测园区的建设程度对应的资源分配方式，调度待预测园区的资源，可以提高资源分配的合理性，进而提高园区建设的效率。

本发明实施例通过获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。本发明实施例的技术方案，从候选监测参数中筛选出影响园区建设程度的目标监测参数，并根据目标监测参数和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度，相比于现有技术中通过人工根据所有候选监测参数以确定园区建设程度的方式，提高了确定园区建设程度效率和准确率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种园区建设程度的确定方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的技术方案的基础上，进行了追加优化。

进一步地，在“获取待预测园区中各候选监测参数的历史监测值序列；其中，历史监测值序列包括多个时间点的历史监测值，各历史监测值序列的时间点对齐；在各候选监测参数中多次选择两个候选监测参数，形成监测参数组合；其中，监测参数组合中包括两个候选监测参数；各监测参数组合中的候选监测参数不同；对于每一监测参数组合，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度；若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度大于或等于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为有影响；若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度小于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为无影响；根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数”，以完善目标监测参数的确定操作。

需要说明的是，在本发明实施例中未详述部分，可参见前述实施例的表述。

参见图2所示的园区建设程度的确定方法，包括：

S201、获取待预测园区中各候选监测参数的历史监测值序列；其中，历史监测值序列包括多个时间点的历史监测值，各历史监测值序列的时间点对齐。

本实施例中，历史监测值序列可以是候选监测参数的历史监测值组成的时间序列。历史监测值序列中每一时间点的历史监测值可以是候选监测参数在该时间点对应的历史时间周期中的监测值。其中，历史时间周期即为当前时间周期之前的时间周期。历史监测值序列中各时间点所属的时间周期长度与当前时间周期的长度相同。

举例说明，园区新增就业人数的历史监测值序列中的历史监测值依次为3月园区新增就业人数、4月园区新增就业人数和5月园区新增就业人数；园区新增投资总额的历史监测值序列中的历史监测值依次为3月园区新增投资总额、4月园区新增投资总额和5月园区新增投资总额。两个历史监测值序列的时间点数量均为3个，且时间点对齐；各时间点对应的时间周期均为1个月。

S202、在各候选监测参数中多次选择两个候选监测参数，形成监测参数组合；其中，监测参数组合中包括两个候选监测参数；各监测参数组合中的候选监测参数不同。

本实施例中，监测参数组合即为两个不同的候选监测参数形成的组合。示例性的，若候选监测参数分别为固定资产投资增长率、园区新增投资总额和园区新增就业人数，则监测参数组合包括固定资产投资增长率和园区新增投资总额之间的组合，园区新增投资总额和园区新增就业人数之间的组合，以及固定资产投资增长率和园区新增就业人数之间的组合。

S203、对于每一监测参数组合，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

具体的，采用一定的算法，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

可选的，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度，包括：针对该监测参数组合中的每一候选监测参数，获取该候选监测参数的辅助监测值序列；其中，辅助监测值序列的长度与历史监测值序列的长度相同；辅助监测值序列的第一个时间点的对应时间在历史监测值序列的第一时间点的对应时间之前；根据该候选监测参数的辅助监测值序列，以及该监测参数组合中另一个候选监测参数的历史监测值序列，确定该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度；将该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度，作为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

其中，辅助监测值序列中各时间点所属的时间周期的长度与历史监测值序列所属的时间长度一致。

举例说明，监测参数组合中的候选监测参数为园区新增就业人数和园区新增投资总额。园区新增就业人数的辅助监测值序列中的历史监测值依次为2月园区新增就业人数、3月园区新增就业人数和4月园区新增就业人数；园区新增投资总额的历史监测值序列中的历史监测值依次为3月园区新增投资总额、4月园区新增投资总额和5月园区新增投资总额；采用一定的算法，根据园区新增就业人数的辅助监测值序列，以及园区新增投资总额的历史监测值序列，确定园区新增就业人数的辅助监测值序列对园区新增投资总额的历史监测值序列的影响程度；并将园区新增就业人数的辅助监测值序列对园区新增投资总额的历史监测值序列的影响程度，作为园区新增就业人数对园区新增投资总额的影响程度；其中，确定园区新增投资总额对园区新增就业人数的影响程度的过程，与确定园区新增就业人数对园区新增投资总额的影响程度的过程类似，此处不再赘述。

可以理解的是，采用上述技术方案，可以根据候选监测量的时间滞后的辅助监测值序列和另一个候选监测量的历史监测值序列，在结合候选监测参数对另一个候选监测参数的影响滞后性的情况下，确定候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度的过程中，进而提高了候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度的准确性。

可选的，根据该候选监测参数的辅助监测值序列，以及该监测参数组合中另一个候选监测参数的历史监测值序列，确定该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度，包括：将该候选监测参数的辅助监测值序列分解为至少两个子辅助监测值序列，以及将另一个候选监测参数的历史监测值序列分解为至少两个子历史监测值序列，子历史监测值序列的序列类型与子辅助监测值序列的序列类型相同；对于每一序列类型，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和监测值标准差，以及确定另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值和监测值标准差；根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差；根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差、另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值标准差，以及该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差，确定该候选监测参数在该序列类型下对另一个候选监测参数的影响程度；将该候选监测参数在各序列类型下对另一个候选监测参数的平均影响程度，确定为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

其中，子辅助监测值序列可以是辅助监测值序列分解后得到的监测值序列。子历史监测值序列可以是历史监测值序列分解后得到的监测值序列。序列类型可以包括但不限于趋势类型、周期类型和残差类型等中的至少两种。监测值标准差可以用于表征对应监测值序列的波动程度。监测值协方差可以用于表征对应的两个监测值序列之间的变化趋势的相似程度。

需要说明的是，时间序列的分解方法可以采用现有技术中任意一种，本发明对此不做限定，例如时间序列的分解方法可以是移动平均法和非参数分解法(Seasonal andTrend decomposition using Loess，STL)等。

具体的，对于每一序列类型，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值；根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列中的各历史监测值和监测值平均值，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差；另一个候选监测参数在该序列类型下子历史监测值序列的监测值标准差的确定过程与该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差的确定过程类似，此处不再赘述。

确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列中的各时间点的历史监测值与该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值之间的差值，得到该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测差值序列；确定另一个选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列中的各时间点的历史监测值与另一个候选监测参数在另一个序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值之间的差值，得到另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测差值序列；根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测差值序列中的监测差值和另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测差值序列的监测差值，得到该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差。

确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差与另一个候选监测参数在该序列类型下子历史监测值序列的监测值标准差之间的标准差乘积；将监测值协方差与标准差乘积之间的比值，确定为该候选监测参数在该序列类型下对另一个候选监测参数的影响程度。

可以理解的是，采用上述技术方案，可以确定将该候选监测参数在趋势类型下、周期类型下和残差类型下对另一个候选监测参数的影响程度，并将平均影响程度确定为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度，提高了该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度的准确性。

S204、若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度大于或等于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为有影响。

需要说明的是，预设阈值可以由技术人员根据实际需求或实践经验自主设定，本发明对此不做限定。

S205、若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度小于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为无影响。

S206、根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数。

具体的，采用一定的算法，从各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数。

可选的，根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数，包括：根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵；将可达矩阵中的最高级要素对应的候选监测参数作为目标监测参数。

其中，可达矩阵中的元素值可以用于表征各候选监测参数之间的影响传递关系。对于可达矩阵中的每一元素值，该元素值可以表征该元素所在行对应的候选监测参数能与该元素所在列对应的候选监测参数之间存在影响的可达路径。最高级要素可以是候选监测参数中仅不影响其他候选监测参数，且仅被其他候选监测参数影响的候选监测参数。

具体的，确定可达矩阵的各行的可达集和各行的共同集；对于每一行，若该行的可达集中的元素与该行的共同集中的元素相同，确定该行可达集中的元素为可达矩阵的最高级要素。

具体的，采用一定的算法，根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵。

可以理解的是，采用上述技术方案，可以确定表征各参数候选监测参数之间的影响传递关系的可达矩阵，并将可达矩阵中的最高级要素作为目标监测参数，提高了目标监测参数的准确性。

可选的，根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵，包括：根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定各候选监测参数之间的影响结果矩阵；根据影响结果矩阵和单位矩阵，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵。

其中，影响结果矩阵中的元素值可以用于表征对应元素所在行的候选监测参数对对应元素所在列的候选监测参数是否有影响。

具体的，若候选监测参数对其他候选监测参数的影响结果为有影响，则将影响结果矩阵中候选监测参数所在行，其他候选监测参数所在列的元素值确定为第一数值；若候选监测参数对其他候选监测参数的影响结果为无影响，则将影响结果矩阵中候选监测参数所在行，其他候选监测参数所在列的元素值确定为第二数值；第一数值与第二数值不同。在一个具体实施方式中，第一数值为1，第二数值为0。

将影响结果矩阵与单位矩阵相加，得到加和矩阵；对加和矩阵进行不断自乘，直至自乘后的加和矩阵中的元素值不再改变；将元素值不再改变的自乘加和矩阵作为候选监测参数之间影响结果的可达矩阵。

可以理解的是，采用上述技术方案，可以构建候选监测参数之间的影响结果矩阵；并根据主对角线上元素值均为1的单位矩阵，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵，确保可达矩阵中每个候选监测元素对其自身的可达性，进而提高了可达矩阵的可靠性。

S207、获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到。

S208、根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

本发明实施例通过获取待预测园区中各候选监测参数的历史监测值序列；其中，历史监测值序列包括多个时间点的历史监测值，各历史监测值序列的时间点对齐；在各候选监测参数中多次选择两个候选监测参数，形成监测参数组合；其中，监测参数组合中包括两个候选监测参数；各监测参数组合中的候选监测参数不同；对于每一监测参数组合，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度；若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度大于或等于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为有影响；若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度小于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为无影响；根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数。本发明实施例的技术方案，可以根据监测参数组合中候选监测参数之间的历史监测值序列中的历史监测值，确定各候选监测参数之间的影响程度，进而从候选监测参数中确定目标监测参数，提高了目标监测参数的准确性。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种园区建设程度的确定装置的结构示意图。本发明实施例可适用于对园区的建设程度进行确定的情况，该装置可以执行园区建设程度的确定方法，该园区建设程度的确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于电子设备中，例如服务器中。

参见图3所示的园区建设程度的确定装置，包括监测值获取模块301和建设程度确定模块302，其中，

监测值获取模块301，用于获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；

建设程度确定模块302，用于根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

本发明实施例通过监测值获取模块，获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；通过建设程度确定模块，根据目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。本发明实施例的技术方案，从候选监测参数中筛选出影响园区建设程度的目标监测参数，并根据目标监测参数和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度，相比于现有技术中通过人工根据所有候选监测参数粗略估计园区建设程度的方式，提高了确定园区建设程度效率和准确率。

可选的，该装置还包括：

监测值序列获取模块，用于获取待预测园区中各候选监测参数的历史监测值序列；其中，历史监测值序列包括多个时间点的历史监测值，各历史监测值序列的时间点对齐；

组合获取模块，用于在各候选监测参数中多次选择两个候选监测参数，形成监测参数组合；其中，监测参数组合中包括两个候选监测参数；各监测参数组合中的候选监测参数不同；

影响程度确定模块，用于对于每一监测参数组合，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度；

第一结果确定模块，用于若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度大于或等于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为有影响；

第二结果确定模块，用于若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度小于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为无影响；

参数确定模块，用于根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数。

可选的，参数确定模块，包括：

矩阵确定单元，用于根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵；

参数确定单元，用于将可达矩阵中的最高级要素对应的候选监测参数作为目标监测参数。

可选的，矩阵确定单元，包括：

第一矩阵确定子单元，用于根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定各候选监测参数之间的影响结果矩阵；

第二矩阵确定子单元，用于根据影响结果矩阵和单位矩阵，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵。

可选的，影响程度确定模块，包括：

序列获取单元，用于针对该监测参数组合中的每一候选监测参数，获取该候选监测参数的辅助监测值序列；其中，辅助监测值序列的长度与历史监测值序列的长度相同；辅助监测值序列的第一个时间点的对应时间在历史监测值序列的第一时间点的对应时间之前；

第一影响程度确定单元，用于根据该候选监测参数的辅助监测值序列，以及该监测参数组合中另一个候选监测参数的历史监测值序列，确定该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度；

第二影响程度确定单元，用于将该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度，作为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

可选的，第一影响程度确定单元，具体用于：

将该候选监测参数的辅助监测值序列分解为至少两个子辅助监测值序列，以及将另一个候选监测参数的历史监测值序列分解为至少两个子历史监测值序列，子历史监测值序列的序列类型与子辅助监测值序列的序列类型相同；

对于每一序列类型，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和监测值标准差，以及确定另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值和监测值标准差；

根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差；

根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差、另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值标准差，以及该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差，确定该候选监测参数在该序列类型下对另一个候选监测参数的影响程度；

将该候选监测参数在各序列类型下对另一个候选监测参数的平均影响程度，确定为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

本发明实施例所提供的园区建设程度的确定装置可执行本发明任意实施例所提供的园区建设程度的确定方法，具备执行园区建设程度的确定方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备400的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备400包括至少一个处理器401，以及与至少一个处理器401通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)402、随机访问存储器(RAM)403等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器401可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理器401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许电子设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器401执行上文所描述的各个方法和处理，例如园区建设程度的确定方法。

在一些实施例中，园区建设程度的确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由处理器401执行时，可以执行上文描述的园区建设程度的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行园区建设程度的确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS(VirtualPrivate Server，虚拟专用服务器)服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种园区建设程度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，所述目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；

根据所述目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值之前，还包括：

获取待预测园区中各候选监测参数的历史监测值序列；其中，所述历史监测值序列包括多个时间点的历史监测值，所述各历史监测值序列的时间点对齐；

在各所述候选监测参数中多次选择两个候选监测参数，形成监测参数组合；其中，所述监测参数组合中包括两个候选监测参数；各监测参数组合中的候选监测参数不同；

对于每一监测参数组合，根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度；

若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度大于或等于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为有影响；

若该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度小于预设阈值，则确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果为无影响；

根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，从候选监测参数中确定目标监测参数，包括：

根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定所述候选监测参数之间影响结果的可达矩阵；

将所述可达矩阵中的最高级要素对应的候选监测参数作为目标监测参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定候选监测参数之间影响结果的可达矩阵，包括：

根据各监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响结果，确定各候选监测参数之间的影响结果矩阵；

根据所述影响结果矩阵和单位矩阵，确定所述候选监测参数之间影响结果的可达矩阵。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据该监测参数组合中候选监测参数的历史监测值序列，确定该监测参数组合中候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度，包括：

针对该监测量组合中的每一候选监测量，获取该候选监测量的辅助监测值序列；其中，所述辅助监测值序列的长度与历史监测值序列的长度相同；所述辅助监测值序列的第一个时间点的对应时间在历史监测值序列的第一时间点的对应时间之前；

根据该候选监测量的辅助监测值序列，以及该监测量组合中另一个候选监测量的历史监测值序列，确定该候选监测量的辅助监测值序列对另一个候选监测量的历史监测值序列的影响程度；

将该候选监测量的辅助监测值序列对另一个候选监测量的历史监测值序列的影响程度，作为该候选监测量对另一个候选监测量的影响程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据该候选监测参数的辅助监测值序列，以及该监测参数组合中另一个候选监测参数的历史监测值序列，确定该候选监测参数的辅助监测值序列对另一个候选监测参数的历史监测值序列的影响程度，包括：

将该候选监测参数的辅助监测值序列分解为至少两个子辅助监测值序列，以及将另一个候选监测参数的历史监测值序列分解为至少两个子历史监测值序列，所述子历史监测值序列的序列类型与所述子辅助监测值序列的序列类型相同；

对于每一序列类型，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和监测值标准差，以及确定另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值和监测值标准差；

根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值平均值和另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值平均值，确定该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差；

根据该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列的监测值标准差、另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列的监测值标准差，以及该候选监测参数在该序列类型下的子辅助监测值序列与另一个候选监测参数在该序列类型下的子历史监测值序列之间的监测值协方差，确定该候选监测参数在该序列类型下对另一个候选监测参数的影响程度；

将该候选监测参数在各序列类型下对另一个候选监测参数的平均影响程度，确定为该候选监测参数对另一个候选监测参数的影响程度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定待预测园区的建设程度之后，还包括：

根据所述待预测园区的建设程度，在预设的资源分配方式中，选择对应的资源分配方式，调度所述待预测园区的资源。

8.一种园区建设程度的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

监测值获取模块，用于获取待预测园区的目标监测参数的当前监测值；其中，所述目标监测参数根据候选监测参数的历史监测值在候选监测参数中筛选得到；

建设程度确定模块，用于根据所述目标监测参数的当前监测值和目标监测参数的预测权重，确定待预测园区的建设程度。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的园区建设程度的确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的园区建设程度的确定方法。