一种风险预测方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例提供一种风险预测方法、电子设备及存储介质，方法包括：基于风险预测模型，从待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出目标风险预测变量；将所述目标风险预测变量输入至所述风险预测模型，得到所述风险预测模型输出的风险预测结果；其中，所述风险预测模型预先以多个项目样本为训练样本，以多个项目样本的真实风险值为目标值训练得到，所述项目样本中包括有多个样本变量。本发明专利技术实施例实现了对项目中的风险进行量化和跟踪，增加了对风险控制的可操作性。

【技术实现步骤摘要】
一种风险预测方法、电子设备及存储介质
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种风险预测方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
软件项目实施在业界有一套标准的流程，主要包括项目启动阶段、需求搜集调研阶段、系统架构设计和开发阶段、集成测试和试运行阶段、系统培训阶段、总体验收阶段和系统交接阶段等主要内容。其中，风控作为软件项目实施的重要步骤，几乎涵盖项目实施的所有环节，包括项目的成本控制、项目的重点功能规划，项目迭代周期内的任务安排和上线后的满意度调查等。目前业界的风控方案主要体现在企业软件的能力成熟度模型集成(CapabilityMaturityModelIntegration，CMMI)的实施，以及结合一些现代化的软件开发方式，例如基于测试驱动开发(Test-DrivenDevelopment，TDD)、倡导开发和运维形成完整闭环的过程、方法和系统(DevOps)等，更多的体现在按照行业内的主流模式和标准进行软件项目的风险管控。但是，上述过程主要是体现在项目实施的流程管理和相关管理工具的运用，这需要企业或部门对整个软件工程和实施程度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风险预测方法，其特征在于，包括：/n基于风险预测模型，从待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出目标风险预测变量；/n将所述目标风险预测变量输入至所述风险预测模型，得到所述风险预测模型输出的风险预测结果；其中，/n所述风险预测模型预先以多个项目样本为训练样本，以多个项目样本的真实风险值为目标值训练得到，所述项目样本中包括有多个样本变量。/n

【技术特征摘要】
1.一种风险预测方法，其特征在于，包括：
基于风险预测模型，从待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出目标风险预测变量；
将所述目标风险预测变量输入至所述风险预测模型，得到所述风险预测模型输出的风险预测结果；其中，
所述风险预测模型预先以多个项目样本为训练样本，以多个项目样本的真实风险值为目标值训练得到，所述项目样本中包括有多个样本变量。


2.根据权利要求1所述的风险预测方法，其特征在于，所述基于风险预测模型，从待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出目标风险预测变量之前，还包括：
获取多元自适应的回归样条基本模型；
基于项目样本中的每个样本变量构建基函数，得到多个基函数；
通过前向逐步选择所述多个基函数，对所述回归样条基本模型进行拟合度训练，得到过拟合模型；
通过后向剪枝过程，基于广义交互验证标准GCV，逐步将所述过拟合模型精度贡献值小于预设值的基函数从所述过拟合模型中删除，得到多个候选模型；
将所述多个候选模型中GCV值最小的候选模型确定为所述风险预测模型；
确定所述风险预测模型所对应的多个目标基函数，并将所述多个目标基函数所对应的样本变量确定为目标样本变量。


3.根据权利要求2所述的风险预测方法，其特征在于，所述基于风险预测模型，从待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出目标风险预测变量，包括：
从所述待预测项目所对应的多个风险预测变量中选出与所述目标样本变量相同的风险预测变量，并将与所述目标样本变量相同的风险预测变量确定为所述目标风险预测变量。


4.根据权利要求2所述的风险预测方法，其特征在于，所述回归样条基本模型为：



其中，f(x)表示所述回归样条基本模型输出的风险预测值，hm(x)表示第m个样本变量x所对应的基函数，M表示所述项目样本中所包...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔磊，
申请(专利权)人：咪咕文化科技有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11