一种预测数据异常检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种预测数据异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。其中，方法包括：确定待检测网点，以及所述待检测网点的待检测指标；获取待检测网点的待检测指标的往期预测数据、往期真实数据，以及本期预测数据；根据往期预测数据和往期真实数据，检测本期预测数据是否出现异常。本发明专利技术实施例实现根据往期预测数据和往期真实数据，来检测本期预测数据是否出现异常，实现了对本期预测数据是否出现异常的检测，根据是否出现异常来确定本期预测数据的合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种预测数据异常检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种预测数据异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
物流行业为提前优化配置各网点的人力物力资源，需每天更新各网点当天及未来收派件量的预测数据。其中，预测数据是通过件量预测模型进行预测得到，然而件量预测模型在每天的预测更新中有时会受到新加入的特征参数和历史数据影响，导致输出的预测数据出现明显异常，当异常的预测数据输送给下游相关业务人员进行人力物力资源分配时会造成严重后果。因此使用预测模型对各网点当天及未来收派件量进行预测时，不能对模型输出的预测数据的准确率进行判定，以及对预测数据的合理性进行评价，降低了用户体验。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种预测数据异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，可实现对预测数据进行异常检测。本专利技术实施例提供了一种预测数据异常检测方法，包括：确定待检测网点，以及所述待检测网点的待检测指标；获取所述待检测网点的所述待检测指标的往期预测数据、往期真实数据，以及本期预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测数据异常检测方法，其特征在于，包括：/n确定待检测网点，以及所述待检测网点的待检测指标；/n获取所述待检测网点的所述待检测指标的往期预测数据、往期真实数据，以及本期预测数据；/n根据所述往期预测数据和所述往期真实数据，检测所述本期预测数据是否出现异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种预测数据异常检测方法，其特征在于，包括：
确定待检测网点，以及所述待检测网点的待检测指标；
获取所述待检测网点的所述待检测指标的往期预测数据、往期真实数据，以及本期预测数据；
根据所述往期预测数据和所述往期真实数据，检测所述本期预测数据是否出现异常。


2.如权利要求1所述的预测数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述往期预测数据和所述往期真实数据，检测所述本期预测数据是否出现异常，包括：
根据所述待检测网点的所述往期预测数据和所述往期真实数据，计算所述待检测网点的所述本期预测数据的控制上限和控制下限；
在全部的所述待检测网点中，统计所述本期预测数据未在对应的所述控制上限和所述控制下限范围内的待检测网点所占的比值；
根据所述比值确定所述本期预测数据是否出现异常。


3.如权利要求2所述的预测数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测网点的所述往期预测数据和所述往期真实数据，计算所述待检测网点的所述本期预测数据的控制上限和控制下限，包括：
根据所述待检测网点的所述往期预测数据和所述往期真实数据，计算所述待检测网点的所述往期预测数据所对应的控制上限和控制下限；
根据所述待检测网点的所述往期预测数据所对应的控制上限和控制下限，计算所述待检测网点的所述本期预测数据的控制上限和控制下限。


4.如权利要求3所述的预测数据异常检测方法，其特征在于，每期预测数据包括预测当天的预测值和预测当天之后预设时间内每一天的预测值，所述当天之后预设时间内的每一天对应一个预测提前期；所述根据所述待检测网点的所述往期预测数据和所述往期真实数据，计算所述待检测网点的所述往期预测数据所对应的控制上限和控制下限，包括：
获取所述待检测网点的所述往期预测数据中的预测本期的预测值，以及获取所述待检测网点的所述往期预测数据中的每个预测提前期的预测值；
根据所述往期预测数据中的预测本期的预测值计算所述往期预测数据中的预测本期的预测均值；
根据所述往期预测数据中的每个预测提前期的预测值和所述往期真实数据，计算每个预测提前期所对应的误差均值；
根据所述预测均值和每个预测提前期所对应的误差均值，计算每个预测提前期所对应的控制上限和控制下限；并将每个预测提前期所对应的控制上限和控制下限，作...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖沙沙，王本玉，许颖聪，林梦婷，戴妍妍，金晶，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44