信息分析预测方法、装置、计算机系统及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了信息分析预测方法、装置、计算机系统及可读存储介质，包括：运算服务器接收客户端发送的待测信息，并从预设的模型数据库中获取与待测信息匹配的预测模型作为目标模型；预处理服务器从运算服务器中获取待测信息和目标模型，及从待测信息中提取与目标模型中指标数据匹配的数据，并将其设为线性数据；其中，指标数据是目标模型中目标函数的自变量所对应的数据，目标函数为线性回归方程；运算服务器从预处理服务器中获取线性数据，及通过目标模型计算线性数据获得预测信息，并将预测信息发送客户端。本发明专利技术避免了不区分线性关系和非线性关系而直接录入预测模型的情况发生，保证了预测模型预测结果准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
信息分析预测方法、装置、计算机系统及可读存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种信息分析预测方法、装置、计算机系统及可读存储介质。
技术介绍
预测模型是指以历史数据为依据，基于数学语言或公式所描述的事物间的数量关系，对当前数据进行运算以预测该数据主体的性质或特征的计算机程序。目前的预测模型的构建方法主要是采用预设的目标函数，再利用大数据对该预测模型进行训练，以获得目标模型；然而在现实情况中，不是所有的数据都是具有线性关系的，因此，如果将线性关系数据和非线性关系数据不加区分的录入预测模型，以对其进行训练并获得目标模型，将导致其预测结果偏差较大，进而无法正常投入使用。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种信息分析预测方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于解决现有技术存在的不区分线性关系数据和非线性关系数据而直接录入预测模型，以对其进行训练并获得目标模型，将导致构建的预测结果偏差较大，无法正常投入使用的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于线性回归的信息分析预测方法，包括：运算服务本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线性回归的信息分析预测方法，其特征在于，包括：/n运算服务器接收客户端发送的待测信息，并从预设的模型数据库中获取与所述待测信息匹配的预测模型作为目标模型；/n预处理服务器从所述运算服务器中获取所述待测信息和目标模型，及从所述待测信息中提取与所述目标模型中指标数据匹配的数据，并将其设为线性数据；其中，所述指标数据是目标模型中目标函数的自变量所对应的数据，所述目标函数为线性回归方程；/n所述运算服务器从所述预处理服务器中获取线性数据，及通过所述目标模型计算所述线性数据获得预测信息，并将所述预测信息发送所述客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归的信息分析预测方法，其特征在于，包括：
运算服务器接收客户端发送的待测信息，并从预设的模型数据库中获取与所述待测信息匹配的预测模型作为目标模型；
预处理服务器从所述运算服务器中获取所述待测信息和目标模型，及从所述待测信息中提取与所述目标模型中指标数据匹配的数据，并将其设为线性数据；其中，所述指标数据是目标模型中目标函数的自变量所对应的数据，所述目标函数为线性回归方程；
所述运算服务器从所述预处理服务器中获取线性数据，及通过所述目标模型计算所述线性数据获得预测信息，并将所述预测信息发送所述客户端。


2.根据权利要求1所述的信息分析预测方法，其特征在于，所述预测模型通过以下步骤获得：
第一服务器从储存有样本报告的样本数据库中获取样本报告，及从所述样本报告中提取评价数据并计算所述评价数据获得指标数据，将所述样本报告发送第二服务器；
所述第二服务器汇总样本报告的目标数据和指标数据形成所述样本报告的子指标集，并将所述样本报告发送第三服务器；
所述第三服务器识别各样本报告中子指标集的属性，以汇总属性一致的子指标集形成单一指标集，及对单一指标集的目标数据和指标数据进行单变量回归运算以获得统计校验值，并将所述单一指标集及其统计校验值发送第四服务器；其中，所述属性是指子指标集中指标数据的数据名称；
所述第四服务器根据统计校验值判断其单一指标集是否具有线性特征，并汇总具有线性特征的单一指标集形成校验数据集，及对所述校验数据集进行多变量线性回归运算以获得多变量参数，并根据所述多变量参数创建预测模型，将所述预测模型发送模型数据库。


3.根据权利要求2所述的信息分析预测方法，其特征在于，从所述样本报告中提取评价数据并计算所述评价数据获得指标数据的步骤，包括：
第一服务器的预处理模块对所述评价数据进行预处理，以消除所述评价数据中的无效数据；
第一服务器的提取模块具有评价因子，所述提取模块根据所述评价因子提取各样本报告中的评价数据；
第一服务器的指标模块具有指标规则，所述指标模块根据指标规则的因子从各样本报告的评价数据中获取因子数据，按照所述指标规则的公式分别计算各所述因子数据获得指标数据；其中，所述指标规则具有对评价数据进行计算以获得某一指标属性的公式，以及计算该公式所需因子；
第一服务器的关联模块将所述指标规则的指标属性与所述指标数据关联，将各所述指标数据分别载入与其对应的样本报告，使各所述样本报告分别获得指标数据。


4.根据权利要求2所述的信息分析预测方法，其特征在于，第二服务器汇总样本报告的目标数据和指标数据形成所述样本报告的子指标集的步骤，包括：
第二服务器的目标模块具有目标因子，所述目标模块根据目标因子提取各样本报告中的目标数据，及将所述样本报告中的目标数据分别与该样本报告中的指标数据一一对应；
第二服务器的子指标模块汇总相互对应的目标数据和指标数据形成子指标集，提取所述子指标集中指标数据的指标属性，并将该指标属性设为所述子指标集的属性。


5.根据权利要求2所述的信息分析预测方法，其特征在于，对单一指标集的目标数据和指标数据进行单变量回归...

【专利技术属性】
技术研发人员：白育龙，易玥杞，洪钰，罗力力，孙海容，罗水权，
申请(专利权)人：平安资产管理有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31