【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能服务，特别是涉及一种多元时序预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着全球化的加速和商务活动的不断扩大，商旅服务已经成为现代商务活动中不可或缺的一部分。商旅服务是为商务出差人员提供的一系列服务，包括机票、酒店、交通、签证以及保险等方面的服务。然而，随着商旅服务时长的不断发展，商旅服务的品质和效率也面临着一些困难和挑战。例如，在商旅服务中的酒店采购。首先，酒店的价格和质量差异较大，不同地区、不同星级的酒店价格相差较大，而且酒店的服务和设施等方面也存在一定的差异。其次，酒店采购需要考虑到出差人员的需求和偏好，比如地理位置、交通便利性以及安全性等方面的需求，这些因素都会对酒店采购的难度带来一定的影响。此外，酒店采购还需要考虑到成本控制的问题，商旅服务需要保证出差人员的舒适和安全的前提下，尽可能地降低成本。
2、目前，现有的商旅酒店采购方法主要包括以下两种，一种是根据历史数据和专业知识经验，通过人工分析预测未来一年酒店的采购需求，但是这种方式受主观意识影响较大，导致预测结果可能不够准确，并且需要消耗较...
【技术保护点】
1.一种多元时序预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，之前包括：
3.根据权利要求1所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，包括：
4.根据权利要求3所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，还包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种多元时序预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，之前包括：
3.根据权利要求1所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，包括：
4.根据权利要求3所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述获取历史时序数据，并对清洗后的所述历史时序数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，还包括：
5.根据权利要求1所述的多元时序预测方法，其特征在于，所述反复遍历所述训练集对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：林澍，吕强，刘野，
申请(专利权)人：联通在线信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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