一种基于交易额预测模型的交易额预测系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于交易额预测模型的交易额预测系统，涉及数据挖掘领域，包括：交易数据获取模块，用于获取历史业务交易额数据；第一交易处理模块，用于对历史业务交易额数据进行处理得到交易日期对应的一预设时段的第一汇总交易额以及全天交易额作为训练集；预测模型训练模块，用于根据训练集训练得到以交易日期和第一汇总交易额为输入，以全天交易额为输出的交易额预测模型；交易额预测模块，用于将预测日期和对应的当日汇总交易额输入交易额预测模型得到预测全天交易额，并根据预测日期之前的一预设时期的历史业务交易额数据和预测全天交易额处理得到预测日期的业务交易额预测结果。有益效果是有效提升业务交易额预测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于交易额预测模型的交易额预测系统
本专利技术涉及数据挖掘时序领域，尤其涉及一种基于交易额预测模型的交易额预测系统。
技术介绍
T+0结算交易业务要求企业自备资金池，用于对各代理商交易业务提成的垫付。自备资金池设置过小会影响业务的发展，设置过大又会造成资金成本的浪费，因此对于交易额的提前预测变得非常有必要。现有的统计方法如移动平均、指数平滑的结果都过于粗糙，其它的如季节分解、ARIMA方法一方面要求数据的时间具有连贯性，另一方面在考虑相关因素影响的时候又变得不是很灵活。由于T+0业务具有操作上的灵活性，在周末业务刚刚起步、节假日业务关闭的情况下，上述算法就不能够完全满足实际需要。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于交易额预测模型的交易额预测系统，包括：交易数据获取模块，用于获取历史业务交易额数据，所述历史业务交易额数据包括交易日期、交易时段以及与所述交易日期、所述交易时段对应的历史业务交易额；第一交易处理模块，连接所述交易数据获取模块，用于对所述历史业务交易额数据进行处理得到所述交易日期对应的一预设时段的第一汇总交易额以及全天交易额作为训练集；预测模型训练模块，连接所述第一交易处理模块，用于根据所述训练集训练得到以所述交易日期和所述第一汇总交易额为输入，以所述全天交易额为输出的交易额预测模型；交易额预测模块，分别连接所述交易数据获取模块和所述预测模型训练模块，用于将预测日期和对应的当日汇总交易额输入所述交易额预测模型得到预测全天交易额，并根据所述预测日期之前的一预设时期的所述历史业务交易额数据和所述预测全天交易额处理得到所述预测日期的业务交易额预测结果。优选的，所述第一交易处理模块包括：第一处理单元，用于计算同期的相同所述交易日期对应的所述第一汇总交易额的第一平均值，并将大于所述第一平均值的所述第一汇总交易额加入一第一数据集，以及不大于所述第一平均值的所述第一汇总交易额加入一第二数据集；第二处理单元，连接所述第一处理单元，用于分别计算所述第一数据集中的所述第一汇总交易额的数量占所有所述第一汇总交易额的数量的第一占比，以及所述第二数据集中的所述第一汇总交易额的数量占所有所述第一汇总交易额的数量第二占比；第三处理单元，连接所述第二处理单元，用于保存预先配置的占比与相应权重的对应关系，并根据所述第一占比匹配相应的所述权重作为第一权重，以及根据所述第二占比匹配相应的所述权重作为第二权重；第四处理单元，分别连接所述第一处理单元和所述第三处理单元，用于计算所述第一数据集中的各所述第一汇总交易额的第二平均值，以及所述第二数据集中的各所述第一汇总交易额的第三平均值，并根据所述第二平均值和所述第一权重，以及所述第三平均值和所述第二权重进行加权求和作为所述交易日期对应的一预设时段的所述第一汇总交易额加入所述训练集。优选的，所述第一权重与所述第二权重的和为1。优选的，所述第一交易处理模块包括：第五处理单元，用于计算同期的相同所述交易日期对应的所述全天交易额的第四平均值，并将大于所述第四平均值的所述全天交易额加入一第三数据集，以及不大于所述第四平均值的所述全天交易额加入一第四数据集；第六处理单元，连接所述第五处理单元，用于分别计算所述第三数据集中的所述全天交易额的数量占所有所述全天交易额的数量的第三占比，以及所述第四数据集中的所述全天交易额的数量占所有所述全天交易额的数量第四占比；第七处理单元，连接所述第六处理单元，用于保存预先配置的占比与相应权重的对应关系，并根据所述第三占比匹配相应的所述权重作为第三权重，以及根据所述第四占比匹配相应的所述权重作为第四权重；第八处理单元，分别连接所述第五处理单元和所述第七处理单元，用于计算所述第三数据集中的各所述全天交易额的第五平均值，以及所述第四数据集中的各所述全天交易额的第六平均值，并根据所述第五平均值和所述第三权重，以及所述第六平均值和所述第四权重进行加权求和作为所述交易日期对应的所述全天交易额加入所述训练集。优选的，所述第三权重与所述第四权重的和为1。优选的，还包括一第二交易处理模块，连接所述交易数据获取模块，用于对所述历史业务交易额数据进行处理得到所述交易日期下所述历史业务交易额随所述交易时段变化的第一趋势曲线；则所述交易额预测模块包括：相似度计算单元，用于处理得到所述预测日期之前的所述预设时期的所述历史业务交易额随所述交易时段变化的第二趋势曲线，并计算所述第二趋势曲线与同期的所述第一趋势曲线的总相似度；预测单元，连接所述相似度计算单元，用于根据所述总相似度对应的所述交易日期的全天交易额和所述预测全天交易额处理得到所述预测日期的业务交易额预测结果。优选的，所述预测单元包括：存储子单元，用于保存预先配置的至少一相似度区间，每个所述相似度区间对应一组权重值，所述权重值包括至少一第五权重和一第六权重；计算子单元，连接所述存储子单元，用于根据所述相似度匹配得到相应的所述权重值，并根据所述全天交易额和所述第五权重以及所述预测全天交易额和所述第六权重进行加权求和计算得到所述预测日期的业务交易额预测结果。优选的，所述预设时期包括所述预测日期之前的五个工作日；则所述相似度计算单元包括：曲线生成子单元，用于分别生成所述五个工作日中每个所述交易日期的所述历史业务交易额随所述交易时段变化的所述第二趋势曲线；第一计算子单元，连接所述曲线生成子单元，用于分别计算所述第二趋势曲线与同期的所述第一趋势曲线的子相似度，并将各所述子相似度按照由大到小的顺序排列形成一相似度队列；第二计算子单元，连接所述第一计算子单元，用于保存预先配置的五个按照由大到小的顺序排列形成的一权重队列，并根据所述相似度队列和所述权重队列进行对应排序位置加权求和得到所述总相似度。优选的，所述权重队列中各权重的和为1。优选的，还包括一业务异常检测模块，分别连接所述交易数据获取模块和所述第一交易处理模块，所述业务异常检测模块包括，初始化单元，初始化所述历史业务交易额数据；训练单元，与所述初始化单元连接，学习所述历史业务交易额数据的统计规律，得到具有上限指标和下限指标的规则集；异常检测单元，与所述训练单元连接，判断所述历史业务数据额是否在所述规则集的上线指标与所述下线指标的范围内；以及若是则所述历史业务交易额数据正常，否则所述历史业务交易额数据异常；所述第一交易处理模块对正常的所述历史业务交易额数据进行处理得到所述训练集。上述技术方案具有如下优点或有益效果：采用预设时段的当日汇总交易额进行全天交易额预测的基础上，同时考虑预设日期之前的历史业务交易额数据进行全天交易额预测，有效提升最终得到的业务交易额预测结果的准确性。附图说明图1为本专利技术的较佳的实施例中，一种基于交易额预测模型的交易额预测系统的结构示意图。具体实施方式下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于交易额预测模型的交易额预测系统，其特征在于，包括：/n交易数据获取模块，用于获取历史业务交易额数据，所述历史业务交易额数据包括交易日期、交易时段以及与所述交易日期、所述交易时段对应的历史业务交易额；/n第一交易处理模块，连接所述交易数据获取模块，用于对所述历史业务交易额数据进行处理得到所述交易日期对应的一预设时段的第一汇总交易额以及全天交易额作为训练集；/n预测模型训练模块，连接所述第一交易处理模块，用于根据所述训练集训练得到以所述交易日期和所述第一汇总交易额为输入，以所述全天交易额为输出的交易额预测模型；/n交易额预测模块，分别连接所述交易数据获取模块和所述预测模型训练模块，用于将预测日期和对应的当日汇总交易额输入所述交易额预测模型得到预测全天交易额，并根据所述预测日期之前的一预设时期的所述历史业务交易额数据和所述预测全天交易额处理得到所述预测日期的业务交易额预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于交易额预测模型的交易额预测系统，其特征在于，包括：
交易数据获取模块，用于获取历史业务交易额数据，所述历史业务交易额数据包括交易日期、交易时段以及与所述交易日期、所述交易时段对应的历史业务交易额；
第一交易处理模块，连接所述交易数据获取模块，用于对所述历史业务交易额数据进行处理得到所述交易日期对应的一预设时段的第一汇总交易额以及全天交易额作为训练集；
预测模型训练模块，连接所述第一交易处理模块，用于根据所述训练集训练得到以所述交易日期和所述第一汇总交易额为输入，以所述全天交易额为输出的交易额预测模型；
交易额预测模块，分别连接所述交易数据获取模块和所述预测模型训练模块，用于将预测日期和对应的当日汇总交易额输入所述交易额预测模型得到预测全天交易额，并根据所述预测日期之前的一预设时期的所述历史业务交易额数据和所述预测全天交易额处理得到所述预测日期的业务交易额预测结果。


2.根据权利要求1所述的基于交易额预测模型的交易额预测系统，其特征在于，所述第一交易处理模块包括：
第一处理单元，用于计算同期的相同所述交易日期对应的所述第一汇总交易额的第一平均值，并将大于所述第一平均值的所述第一汇总交易额加入一第一数据集，以及不大于所述第一平均值的所述第一汇总交易额加入一第二数据集；
第二处理单元，连接所述第一处理单元，用于分别计算所述第一数据集中的所述第一汇总交易额的数量占所有所述第一汇总交易额的数量的第一占比，以及所述第二数据集中的所述第一汇总交易额的数量占所有所述第一汇总交易额的数量第二占比；
第三处理单元，连接所述第二处理单元，用于保存预先配置的占比与相应权重的对应关系，并根据所述第一占比匹配相应的所述权重作为第一权重，以及根据所述第二占比匹配相应的所述权重作为第二权重；
第四处理单元，分别连接所述第一处理单元和所述第三处理单元，用于计算所述第一数据集中的各所述第一汇总交易额的第二平均值，以及所述第二数据集中的各所述第一汇总交易额的第三平均值，并根据所述第二平均值和所述第一权重，以及所述第三平均值和所述第二权重进行加权求和作为所述交易日期对应的一预设时段的所述第一汇总交易额加入所述训练集。


3.根据权利要求2所述的基于交易额预测模型的交易额预测系统，其特征在于，所述第一权重与所述第二权重的和为1。


4.根据权利要求1所述的基于交易额预测模型的交易额预测系统，其特征在于，所述第一交易处理模块包括：
第五处理单元，用于计算同期的相同所述交易日期对应的所述全天交易额的第四平均值，并将大于所述第四平均值的所述全天交易额加入一第三数据集，以及不大于所述第四平均值的所述全天交易额加入一第四数据集；
第六处理单元，连接所述第五处理单元，用于分别计算所述第三数据集中的所述全天交易额的数量占所有所述全天交易额的数量的第三占比，以及所述第四数据集中的所述全天交易额的数量占所有所述全天交易额的数量第四占比；
第七处理单元，连接所述第六处理单元，用于保存预先配置的占比与相应权重的对应关系，并根据所述第三占比匹配相应的所述权重作为第三权重，以及根据所述第四占比匹配相应的所述权重作为第四权重；
第八处理单元，分别连接所述第五处理单元和所述第七处理单元，用于计算所述第三数据集中的各所述全...

【专利技术属性】
技术研发人员：何宏生，程得，
申请(专利权)人：上海瀚银信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31