本申请涉及一种预测模型的选择方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。涉及人工智能技术领域。方法包括：获取指标数据；将指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；记录标准化指标数据的存储情况；根据标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；在满足预设要求的情况下，触发将标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；获取各预测模型对应的预测耗时，根据预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型；按照第二预设周期，使用指标预测模型执行指标预测任务。采用本方法，实现无需依赖于人工进行耗费大量的时间和精力即可选定指标预测模型。费大量的时间和精力即可选定指标预测模型。费大量的时间和精力即可选定指标预测模型。
【技术实现步骤摘要】
预测模型的选择方法、装置、设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种预测模型的选择方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]传统技术中，现有指标预测模型的选择策略，采用人工分析指标数据并估计模型拟合效果的方式，需要人工整理指标的历史数据，并对历史数据一个一个地进行拟合，然后通过专家经验进行分析，以最终人工选择合适的预测模型。
[0003]然而，现有指标预测模型的选择策略，非常的依赖人工，需要耗费大量的时间和精力去处理重复的数据处理工作，非常费事费力。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够缩短预测模型的选定所花费的时间的预测模型的选择方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种预测模型的选择方法。所述方法包括：
[0006]按照第一预设周期，获取指标数据；
[0007]将所述指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；
[0008]将所述标准化指标数据进行存储，并记录所述标准化指标数据的存储情况；所述存储情况包括所述标准化指标数据的存储量和所述标准化指标数据的存储时长；
[0009]根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；
[0010]在满足所述预设要求的情况下，触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；
[0011]获取各预测模型对应的预测耗时，根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型；
[0012]按照第二预设周期，使用所述指标预测模型执行指标预测任务。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求，包括：
[0014]在所述标准化指标数据的存储量达到预设数据量或者所述标准化指标数据的存储时长达到预设时长的情况下，则确定满足所述预设要求；
[0015]在所述标准化指标数据的存储量未达到所述预设数据量、且所述标准化指标数据的存储时长未达到所述预设时长的情况下，确定不满足所述预设要求。
[0016]在其中一个实施例中，所述触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果，包括：
[0017]将存储的标准化指标数据依据预设时间段划分为多个测试集，并获取所述测试集对应的验证集；
[0018]将多个测试集依次输入至各个预测模型，以得到各个预测模型对应的多个预测结
果。
[0019]在其中一个实施例中，所述预测结果包括所述测试集对应的指标预测值；所述根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型，包括：
[0020]根据所述指标预测值和所述测试集对应的验证集，获取各个预测模型的预测结果的均方根误差；
[0021]根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型。
[0022]在其中一个实施例中，所述根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型，包括：
[0023]根据所述预测模型的预测耗时，计算预测耗时平均值；
[0024]根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时平均值，从所有预测模型中确定指标预测模型。
[0025]在其中一个实施例中，所述根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时平均值，从所有预测模型中确定指标预测模型，包括：
[0026]获取第一预设权重和第二预设权重；
[0027]将各个预测模型的均方根误差和预测耗时平均值进行归一化处理；
[0028]根据所述第一预设权重、所述第二预设权重、归一化处理后的均方根误差和预测耗时平均值，计算各预测模型的评分；
[0029]将各预测模型中评分最高的预测模型，设置为所述指标预测模型。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种预测模型的选择装置。所述装置包括：
[0031]第一数据获取模块，用于按照第一预设周期，获取指标数据；
[0032]第一数据得到模块，用于将所述指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；
[0033]存储情况记录模块，用于将所述标准化指标数据进行存储，并记录所述标准化指标数据的存储情况；所述存储情况包括所述标准化指标数据的存储量和所述标准化指标数据的存储时长；
[0034]预设要求确定模块，用于根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；
[0035]预测结果得到模块，用于在满足所述预设要求的情况下，触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；
[0036]指标模型确定模块，用于获取各预测模型对应的预测耗时，根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型；
[0037]指标模型使用模块，用于按照第二预设周期，使用所述指标预测模型执行指标预测任务。
[0038]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0039]按照第一预设周期，获取指标数据；
[0040]将所述指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；
[0041]将所述标准化指标数据进行存储，并记录所述标准化指标数据的存储情况；所述存储情况包括所述标准化指标数据的存储量和所述标准化指标数据的存储时长；
[0042]根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；
[0043]在满足所述预设要求的情况下，触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；
[0044]获取各预测模型对应的预测耗时，根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型；
[0045]按照第二预设周期，使用所述指标预测模型执行指标预测任务。
[0046]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0047]按照第一预设周期，获取指标数据；
[0048]将所述指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；
[0049]将所述标准化指标数据进行存储，并记录所述标准化指标数据的存储情况；所述存储情况包括所述标准化指标数据的存储量和所述标准化指标数据的存储时长；
[0050]根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；
[0051]在满足所述预设要求的情况下，触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；
[0052]获取各预测模型对应的预测耗时，根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预测模型的选择方法，其特征在于，所述方法包括：按照第一预设周期，获取指标数据；将所述指标数据进行标准化处理，得到标准化指标数据；将所述标准化指标数据进行存储，并记录所述标准化指标数据的存储情况；所述存储情况包括所述标准化指标数据的存储量和所述标准化指标数据的存储时长；根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求；在满足所述预设要求的情况下，触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果；获取各预测模型对应的预测耗时，根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型；按照第二预设周期，使用所述指标预测模型执行指标预测任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准化指标数据的存储情况，确定是否满足预设要求，包括：在所述标准化指标数据的存储量达到预设数据量或者所述标准化指标数据的存储时长达到预设时长的情况下，则确定满足所述预设要求；在所述标准化指标数据的存储量未达到所述预设数据量、且所述标准化指标数据的存储时长未达到所述预设时长的情况下，确定不满足所述预设要求。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发将所述标准化指标数据输入至各个预测模型，以得到各预测模型对应的多个预测结果，包括：将存储的标准化指标数据依据预设时间段划分为多个测试集，并获取所述测试集对应的验证集；将多个测试集依次输入至各个预测模型，以得到各个预测模型对应的多个预测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预测结果包括所述测试集对应的指标预测值；所述根据所述预测模型对应的预测结果和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型，包括：根据所述指标预测值和所述测试集对应的验证集，获取各个预测模型的预测结果的均方根误差；根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个预测模型的均方根误差和预测耗时，从所有预测模型中确定指标预测模型，包括：根据所述预测模型的预...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡浩，王鑫，沈震宇，任政，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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