【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别涉及一种权限需求数量的预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、为了控制交通流量，减少高峰期拥堵，目前国内大部分一线城市实行外地车限行政策，并相应地为外地车提供了统一的限行通行权限次数。但该权限次数对于部分外地车用户来说不能满足跨市的通行需求，对于另一部分的外地车用户又会产生剩余。
2、在相关技术中，通过统计所有用户限行通行的申请数据可以生成每个月份的高斯概率分布曲线，通过比较用户在过去每个月份限行通行的平均申请概率与高斯分布计算出的每个月的申请概率，可以判断用户是否需要申请限行通行。
3、然而，上述方案仅从概率分布的角度进行数据模型的构建，忽略了数据的时间序列属性，导致生成的高斯分布概率模型预测的每月申请限行通行的次数不够准确。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种权限需求数量的预测方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种权限需求数量的预测方法，所述方法包括：
<...【技术保护点】
1.一种权限需求数量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标特征数据和所述第一用户的历史权限数据，预测得到所述第一用户在所述目标时间节点的m个对象上，针对所述目标权限的预测需求数量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述面板数据模型的训练过程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述训练样本对所述面板数据模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标特征数据和所述第一用户的历...
【技术特征摘要】
1.一种权限需求数量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标特征数据和所述第一用户的历史权限数据，预测得到所述第一用户在所述目标时间节点的m个对象上，针对所述目标权限的预测需求数量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述面板数据模型的训练过程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述训练样本对所述面板数据模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标特征数据和所述第一用户的历史权限数据，预测得到所述第一用户在所述目标时间节点的m个对象上，针对所述目标权限的预测需求数量之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的目标特征数据和所述第一用户的历史权限数据，预测得到所述第一用户在所述目标时间节点的m个对象上，针对所述目标权...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟子宏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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