，實施本發(fā)明實施例，通過對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分，組成不 同時間維度的預(yù)測組合，生成多維度時間劃分預(yù)測模型，實現(xiàn)了在不同的時間維度上對時 間序列進(jìn)行預(yù)測，解決了現(xiàn)有技術(shù)中時間序列在多維時間粒度上預(yù)測精度的問題，提高了 業(yè)務(wù)預(yù)測的準(zhǔn)確性，同時生成的預(yù)測模型復(fù)雜度低，容易實現(xiàn)，可以滿足實時預(yù)測的需求； 另外還可以針對生成的預(yù)測模型獲取誤差修正因子來修正預(yù)測時間序列值，從而不斷地更 新預(yù)測模型的參數(shù)，進(jìn)一步提高業(yè)務(wù)預(yù)測的準(zhǔn)確性。
[0171] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以 通過計算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì) 中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁 碟、光盤、只讀存儲記憶體（Read-OnlyMemory,ROM)或隨機(jī)存儲記憶體（RandomAccess Memory，RAM)等。
[0172] 以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范 圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種時間序列預(yù)測方法，其特征在于，包括： 對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分，劃分出至少兩個時間維度； 獲取劃分出的每個時間維度的時間序列；所述獲取的時間序列為在當(dāng)前時刻之前的一 段時間序列； 根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果組成不同時間維度的 預(yù)測組合，根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型； 獲取并根據(jù)當(dāng)前時刻的真實時間序列值，通過所述多維度時間劃分預(yù)測模型預(yù)測在當(dāng) 前時刻之后的下一時刻的時間序列值，得到當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分 之前，還包括： 針對業(yè)務(wù)實時生成時間序列，并存儲不同時間粒度對應(yīng)的時間序列。3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述存儲的時間序列包括第一時間粒度的 時間序列，以及第二時間粒度的時間序列；其中 在同一時段中，當(dāng)所述第一時間粒度中至少兩個時間單元的時長之和等于所述第二時 間粒度中的一個時間單元的時長，則所述第一時間粒度中至少兩個時間單元對應(yīng)的真實時 間序列值之和等于所述第二時間粒度中的一個時間單元對應(yīng)的真實時間序列值。4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分， 劃分出至少兩個時間維度包括： 對時間序列的時間粒度進(jìn)行劃分，劃分出至少兩級時間粒度；并根據(jù)劃分出的每級時 間粒度的粒度特性進(jìn)行劃分，劃分出每級時間粒度對應(yīng)的第一時間維度； 所述獲取劃分出的每個時間維度的時間序列包括： 獲取劃分出的每級時間粒度的時間序列，以及獲取所述每級時間粒度對應(yīng)的第一時間 維度的時間序列。5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)劃分出的每級時間粒度的粒度特 性進(jìn)行劃分，劃分出每級時間粒度對應(yīng)的第一時間維度之后，還包括： 根據(jù)所述第一時間維度的維度特性進(jìn)行劃分，劃分出所述每級時間粒度對應(yīng)的第二時 間維度； 所述獲取劃分出的每個時間維度的時間序列還包括： 獲取所述每級時間粒度對應(yīng)的第二時間維度的時間序列。6. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算 法進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果組成不同時間維度的預(yù)測組合，根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度 時間劃分預(yù)測模型包括： 根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測結(jié)果； 根據(jù)所述第一預(yù)測結(jié)果，從劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng)的第一時間維度中組合出 預(yù)測組合； 根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型。7. 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算 法進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果組成不同時間維度的預(yù)測組合，根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度 時間劃分預(yù)測模型包括： 根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測結(jié)果； 根據(jù)所述第一預(yù)測結(jié)果，從劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng)的第一時間維度中，或從 劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng)的第二時間維度中，組合出預(yù)測組合； 根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型。8. 如權(quán)利要求1-7任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維 度時間劃分預(yù)測模型之后，還包括： 獲取當(dāng)前時刻的誤差修正因子，所述誤差修正因子為通過計算當(dāng)前時刻的預(yù)測時間序 列值與真實時間序列值的誤差而得出的誤差修正因子；所述當(dāng)前時刻的預(yù)測時間序列值為 根據(jù)當(dāng)前時刻之前的上一時刻的真實時間序列值，通過所述多維度時間劃分預(yù)測模型預(yù)測 在當(dāng)前時刻的時間序列值而得到的預(yù)測時間序列值； 所述得到當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值之后，還包括： 根據(jù)所述誤差修正因子修正所述當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值。9. 一種時間序列預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括： 多維劃分模塊，用于對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分，劃分出至少兩個時間維 度； 時間序列獲取模塊，用于獲取劃分出的每個時間維度的時間序列；所述獲取的時間序 列為在當(dāng)前時刻之前的一段時間序列； 預(yù)測模型生成模塊，用于根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測 結(jié)果組成不同時間維度的預(yù)測組合，根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型； 預(yù)測模塊，用于獲取并根據(jù)當(dāng)前時刻的真實時間序列值，通過所述多維度時間劃分預(yù) 測模型預(yù)測在當(dāng)前時刻之后的下一時刻的時間序列值，得到當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù) 測時間序列值。10. 如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括： 生成存儲模塊，用于在所述多維劃分模塊對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分之前， 針對業(yè)務(wù)實時生成時間序列，并存儲不同時間粒度對應(yīng)的時間序列。11. 如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述存儲的時間序列包括第一時間粒度 的時間序列，以及第二時間粒度的時間序列；其中 在同一時段中，當(dāng)所述第一時間粒度中至少兩個時間單元的時長之和等于所述第二時 間粒度中的一個時間單元的時長，則所述第一時間粒度中至少兩個時間單元對應(yīng)的真實時 間序列值之和等于所述第二時間粒度中的一個時間單元對應(yīng)的真實時間序列值。12. 如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述多維劃分模塊包括： 第一劃分單元，用于對時間序列的時間粒度進(jìn)行劃分，劃分出至少兩級時間粒度； 第二劃分單元，用于根據(jù)劃分出的每級時間粒度的粒度特性進(jìn)行劃分，劃分出每級時 間粒度對應(yīng)的第一時間維度； 所述時間序列獲取模塊包括： 第一獲取單元，用于獲取劃分出的每級時間粒度的時間序列； 第二獲取單元，用于獲取所述每級時間粒度對應(yīng)的第一時間維度的時間序列。13. 如權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述多維劃分模塊還包括： 第三劃分單元，用于在所述第二劃分單元根據(jù)劃分出的每級時間粒度的粒度特性進(jìn)行 劃分，劃分出每級時間粒度對應(yīng)的第一時間維度之后，根據(jù)所述第一時間維度的維度特性 進(jìn)行劃分，劃分出所述每級時間粒度對應(yīng)的第二時間維度； 所述時間序列獲取模塊還包括： 第三獲取單元，用于獲取所述每級時間粒度對應(yīng)的第二時間維度的時間序列。14. 如權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型生成模塊包括： 第一預(yù)測單元，用于根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測 結(jié)果； 第一預(yù)測組合單元，用于根據(jù)所述第一預(yù)測結(jié)果，從劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng) 的第一時間維度中組合出預(yù)測組合； 第一模型生成單元，用于根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型。15. 如權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型生成模塊包括： 第二預(yù)測單元，用于根據(jù)所述獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測 結(jié)果； 第二預(yù)測組合單元，用于根據(jù)所述第一預(yù)測結(jié)果，從劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng) 的第一時間維度中，或從劃分出的每級時間粒度及其對應(yīng)的第二時間維度中，組合出預(yù)測 組合； 第二模型生成單元，用于根據(jù)所述預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型。16. 如權(quán)利要求10-15任一項所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括： 修正因子獲取模塊，用于在所述預(yù)測模型生成模塊生成多維度時間劃分預(yù)測模型之 后，獲取當(dāng)前時刻的誤差修正因子，所述誤差修正因子為通過計算當(dāng)前時刻的預(yù)測時間序 列值與真實時間序列值的誤差而得出的誤差修正因子；所述當(dāng)前時刻的預(yù)測時間序列值為 根據(jù)當(dāng)前時刻之前的上一時刻的真實時間序列值，通過所述多維度時間劃分預(yù)測模型預(yù)測 在當(dāng)前時刻的時間序列值而得到的預(yù)測時間序列值； 預(yù)測修正模塊，用于在所述預(yù)測模塊得到當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值 之后，根據(jù)所述誤差修正因子修正所述當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值。
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了時間序列預(yù)測方法，包括：對時間序列的時間粒度進(jìn)行多維劃分，劃分出至少兩個時間維度；獲取劃分出的每個時間維度的時間序列；獲取的時間序列為在當(dāng)前時刻之前的一段時間序列；根據(jù)獲取的時間序列通過預(yù)測算法進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果組成不同時間維度的預(yù)測組合，根據(jù)預(yù)測組合生成多維度時間劃分預(yù)測模型；獲取并根據(jù)當(dāng)前時刻的真實時間序列值，通過多維度時間劃分預(yù)測模型預(yù)測在當(dāng)前時刻之后的下一時刻的時間序列值，得到當(dāng)前時刻之后的下一時刻的預(yù)測時間序列值；采用本發(fā)明，實現(xiàn)了在不同的時間維度上對時間序列進(jìn)行預(yù)測，解決了現(xiàn)有技術(shù)中時間序列在多維時間粒度上預(yù)測精度的問題，提高了業(yè)務(wù)預(yù)測的準(zhǔn)確性。
【IPC分類】G06F19/00
【公開號】CN105205297
【申請?zhí)枴緾N201410261902
【發(fā)明人】楊凡, 黃立
【申請人】騰訊科技（深圳）有限公司
【公開日】2015年12月30日
【申請日】2014年6月12日