应对策略预测处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于人工智能的应对策略预测处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取历史时间序列；所述历史时间序列，包括各个时间点下的历史应对策略和由所述历史应对策略产生的真实应对结果；对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略；根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果；根据所述历史时间序列，确定位于所述第二时间段内的参照应对结果；比对位于所述第二时间段内的参照应对结果与所述预测应对结果，得到比对结果；所述比对结果，用于对所述反事实应对策略进行有效性预测。采用本方法能够提高信息量。进行有效性预测。采用本方法能够提高信息量。进行有效性预测。采用本方法能够提高信息量。

【技术实现步骤摘要】
应对策略预测处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机技术和人工智能
，特别是涉及一种应对策略预测处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]计算机技术和人工智能技术的发展为社会生活带来了很多便利，人们可以通过计算机对社会生活中的各种情况进行分析和预测，从而在面临一些情况的时候，能够起到一定的参考作用。
[0003]传统方法中，一般是根据历史数据，对未来发展趋势进行线性预测。然而，这种仅基于历史数据对未来发展趋势进行线性预测，具有一定的局限性，导致预测得到的信息量比较少，从而能够起参考作用的信息量比较少。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高信息量的应对策略预测处理方法、装置、计算机设备、存储介质、以及计算机程序产品或计算机程序。
[0005]一种应对策略预测处理方法，所述方法包括：获取历史时间序列；所述历史时间序列，包括各个时间点下的历史应对策略和由所述历史应对策略产生的真实应对结果；对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略；根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果；根据所述历史时间序列，确定位于所述第二时间段内的参照应对结果；比对位于所述第二时间段内的参照应对结果与所述预测应对结果，得到比对结果；所述比对结果，用于对所述反事实应对策略进行有效性预测。
[0006]一种应对策略预测处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取历史时间序列；所述历史时间序列，包括各个时间点下的历史应对策略和由所述历史应对策略产生的真实应对结果；修改模块，用于对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略；预测模块，用于根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果；比对模块，用于根据所述历史时间序列，确定位于所述第二时间段内的参照应对结果；比对位于所述第二时间段内的真实应对结果与所述预测应对结果，得到比对结果；所述比对结果，用于对所述反事实应对策略进行有效性预测。
[0007]在一个实施例中，比对模块还用于从所述历史时间序列中，选取位于所述第二时间段内的真实应对结果，得到参照应对结果；或，根据所述位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述第一时间段所对应的历史应对策略下产生的位于第二时间段内的应对结
果，得到参照应对结果。
[0008]在一个实施例中，修改模块还用于针对单个历史应对策略，保持所述历史应对策略的策略主体不变，对所述历史应对策略进行实施方式上的反事实修改，得到反事实应对策略；其中，所述反事实应对策略，与所述历史应对策略的策略主体相同、且实施方式不同。
[0009]在一个实施例中，修改模块还用于保持所述历史应对策略的策略主体不变，对所述历史应对策略的实施强度和实施时间中的至少一种进行反事实修改。
[0010]在一个实施例中，修改模块还用于根据所述历史应对策略，确定多种待组合的应对策略；对多种待组合的所述应对策略进行组合，得到反事实应对策略；其中，进行组合得到的反事实应对策略，是包括至少两种所述应对策略的策略组合。
[0011]在一个实施例中，修改模块还用于对历史应对策略进行实施方式上的反事实修改，得到初步反事实应对策略；从所述初步反事实应对策略中选取至少部分初步反事实策略，得到待组合的应对策略。
[0012]在一个实施例中，所述历史时间序列，还包括各个时间点下的应对结果影响因素；预测模块还用于根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果和应对结果影响因素，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段的预测应对结果。
[0013]在一个实施例中，预测模块还用于从历史时间序列中，选取位于第一时间段内各个时间点下的真实应对结果；将选取的各时间点下的真实应对结果和所述反事实应对策略，输入至预先训练的预测模型中；通过所述预测模型，预测出在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果。
[0014]在一个实施例中，所述装置还包括：模型训练模块，用于获取总样本时间序列；所述总样本时间序列中包括在各个时间点下的样本历史应对策略和由样本历史应对策略产生的样本真实应对结果；将所述总样本时间序列按照时间划分，得到多组样本时间序列； 在每轮迭代中，针对每组样本时间序列，将样本时间序列输入至待训练的预测模型，输出所述样本历史应对策略下产生的位于第二样本时间段的样本预测应对结果；所述第二样本时间段晚于所述样本时间序列中各时间点构成的第一样本时间段；从总样本时间序列中，确定位于第二样本时间段内的样本真实应对结果；根据位于所述第二样本时间段内的样本真实应对结果和样本预测应对结果之间的差异，调整所述预测模型的模型参数并继续进行迭代，直至满足迭代停止条件，得到训练完成的预测模型。
[0015]在一个实施例中，所述第二样本时间段，是在所述第一样本时间段中各时间点上分别增加预设时长后得到；模型训练模块还用于确定所述总样本时间序列中候选的样本时间序列；所述候选的样本时间序列，是所述总样本时间序列中除满足所述预设时长的末尾样本时间序列之外，剩余的样本时间序列；分别将所述候选的样本时间序列中每个时间点作为当前时间点，并将所述当前时间点所对应的分组时间段内的样本时间序列划分为一组；其中，分组时间段，是从所述当前时间点起，连续地选取至少部分在先时间点所构成的时间段。
[0016]在一个实施例中，比对模块还用于针对位于所述第二时间段内每个时间点，将所述时间点下的参照应对结果和预测应对结果进行比对，得到比对结果。
[0017]在一个实施例中，所述预测应对结果包括在所述第二时间段内各时间点下至少一
种指标对应的预测应对结果；比对模块还用于将位于第二时间段内的、且对应于同一指标的预测应对结果进行汇总，得到各指标分别对应的预测总应对结果；将位于第一时间段内的、且对应于同一指标的参照应对结果进行汇总，得到各指标分别对应的参照总应对结果；将同一指标对应的预测总应对结果和参照总应对结果进行比对，得到比对结果。
[0018]在一个实施例中，所述历史应对策略，是针对疫情采取的历史管控措施；所述真实应对结果，是在历史管控措施的管控下已产生的真实疫情数据；所述反事实应对策略，是针对疫情的反事实管控措施；预测模块还用于根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实疫情数据，预测在所述反事实管控措施下产生的位于第二时间段内的预测疫情数据。
[0019]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本申请各实施例所述的应对策略预测处理方法中的步骤。
[0020]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本申请各实施例所述的应对策略预测处理方法中的步骤。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应对策略预测处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史时间序列；所述历史时间序列，包括各个时间点下的历史应对策略和由所述历史应对策略产生的真实应对结果；对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略；根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果；根据所述历史时间序列，确定位于所述第二时间段内的参照应对结果；比对位于所述第二时间段内的参照应对结果与所述预测应对结果，得到比对结果；所述比对结果，用于对所述反事实应对策略进行有效性预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史时间序列，所述确定位于所述第二时间段内的参照应对结果，包括：从所述历史时间序列中，选取位于所述第二时间段内的真实应对结果，得到参照应对结果；或，根据所述位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述第一时间段所对应的历史应对策略下产生的位于第二时间段内的应对结果，得到参照应对结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略包括：针对单个历史应对策略，保持所述历史应对策略的策略主体不变，对所述历史应对策略进行实施方式上的反事实修改，得到反事实应对策略；其中，所述反事实应对策略，与所述历史应对策略的策略主体相同、且实施方式不同。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史应对策略进行反事实修改，得到反事实应对策略包括：根据所述历史应对策略，确定多种待组合的应对策略；对多种待组合的所述应对策略进行组合，得到反事实应对策略；其中，进行组合得到的反事实应对策略，是包括至少两种所述应对策略的策略组合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史应对策略，确定多种待组合的应对策略，包括：对历史应对策略进行实施方式上的反事实修改，得到初步反事实应对策略；从所述初步反事实应对策略中选取至少部分初步反事实策略，得到待组合的应对策略。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史时间序列，还包括各个时间点下的应对结果影响因素；所述根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果，包括：根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果和应对结果影响因素，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段的预测应对结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史时间序列中位于第一时间段内的真实应对结果，预测在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果，包括：
从历史时间序列中，选取位于第一时间段内各个时间点下的真实应对结果；将选取的各时间点下的真实应对结果和所述反事实应对策略，输入至预先训练的预测模型中；通过所述预测模型，预测出在所述反事实应对策略下产生的位于第二时间段内的预测应对结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预测模型通过模型训练步骤得到；所述模型训练步骤包括：获取总样本时间序列；所述总样本时间序列中包括在各个时间点下的样本历史应对策略和由样本历史应对策略产生的样本真实应对结果；将所述总样本时间序列按照时间划分，得到多组样本时间序列；在每轮迭代中，针对每组样本时间序列，将样本时间序列输入至待训练的预测模型，输出所述样本历史应对策略下产生的位于第二样本时间段的样本预测应对结果；所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙继超，田彦培，叶志豪，陈曦，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：