【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机，尤其涉及一种确定业务变量值的方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、随着业务支撑系统的发展，系统愈发复杂，而对于愈发复杂的业务系统，准确预测业务变量对应的数值，并通过预测出的业务变量对应的数值消除业务中存在的异常，是时间序列异常检测的重要组成部分。想要准确的检测出业务中存在的异常值，就需要准确的预测出业务中业务变量对应的数值。
2、现有技术中，通常是通过传统的统计方法或者深度学习模型预测业务中的业务变量值。传统的统计方法对数据质量和初始条件选择依赖较强，通常需要对获取的历史数据进行去噪声等预处理操作，才能进行预测；但是一旦处理不当或初始条件选择不当，就会影响预测结果的准确性。而且，对于传统的统计方法能较好捕捉线性趋势，而对于非线性或者复杂模型需要进行额外处理，预测结果会更加不准确。深度学习模型相较于传统的统计方法，虽然能提高预测结果的准确性，但是训练深度学习模型需要大量的计算资源和训练时长，计算的复杂度较高。
3、因此，现有技术中对于业务变量值的预测方法，预测结果的准确性和计算的复杂度难以两全。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种确定业务变量值的方法、装置、设备及计算机存储介质，考虑业务变量值的季节性，获取历史周期的业务变量值，去掉部分较大或较小的可能异常值，计算从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值，得到预测业务变量值。既考虑了预测结果的准确性，又避免了复杂的参数调整，平衡了计算复杂度和预测精度。
3、获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，第一预设时间段包括从t-k时刻到t+k时刻之间的时间段；
4、对业务变量值进行排序，得到业务变量值序列；
5、确定业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值。
6、在一个可能实现的实施例中，获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，包括：
7、在连续预设数量的周期中的第一个周期内包括t-q时刻到t+k时刻的业务变量值的情况下，获取第一个周期内t-q时刻到t+k时刻的业务变量值，以及连续预设数量的周期中除第一个周期之外的周期内第一预设时间段的业务变量值，其中0≤q<k。
8、在一个可能实现的实施例中，在确定业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值之后，方法还包括：
9、获取连续预设数量的周期内第二预设时间段的业务变量值，第二预设时间段包括从t+1-k时刻到t+1+k时刻之间的时间段；
10、对第二预设时间段的业务变量值进行排序，得到第二预设时间段的业务变量值序列；
11、确定第二预设时间段的业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t+1时刻的第一目标业务变量值；
12、在确定当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值的情况下，分别计算当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值和实际业务变量值的第一差值，得到当前周期内第三预设时间段的目标残差，第三预设时间段包括从t时刻到m时刻的时间段；
13、计算当前周期内第三预设时间段内每个目标残差的第一分数；
14、在第一目标时刻的目标残差的第一分数大于第一预设值的情况下，确定第一目标时刻的实际业务变量值为第二目标业务变量值，第三预设时间段包括第一目标时刻。
15、在一个可能实现的实施例中，在第一目标时刻的目标残差的第一分数大于第一预设值的情况下，确定第一目标时刻的实际业务变量值为第二目标业务变量值之后，方法还包括：
16、计算第三预设时间段内确定的第二目标业务变量值的准确率和召回率；
17、根据准确率和召回率，确定第三预设时间内的第二分数；
18、调整第一预设值；
19、在第二分数满足预设条件的情况下，得到调整后的第一预设值；
20、在第二目标时刻的目标残差的第一分数大于调整后的第一预设值的情况下，确定第二目标时刻的实际业务变量值为第二目标业务变量值，第三预设时间段包括第二目标时刻。
21、在一个可能实现的实施例中，分别计算当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值和实际业务变量值的第一差值，得到当前周期内第三预设时间段的目标残差，包括：
22、获取第一预设位数和第二预设位数的第二差值；
23、计算当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值和实际业务变量值的第一差值；
24、确定第一差值和第二差值的比值为目标残差。
25、在一个可能实现的实施例中，确定第一差值和第二差值的比值为目标残差，包括：
26、获取偶然性常数；
27、选取第二差值和偶然性常数中较大的值作为归一化常数；
28、确定第一差值和归一化常数的比值为目标残差。
29、在一个可能实现的实施例中，在获取偶然性常数之前，方法还包括：
30、获取业务变量值对应的业务需求信息，业务需求信息包括偶然性常数的确定类型；
31、在偶然性常数的确定类型为第一确定类型的情况下，确定偶然性常数为预设区间内的任意一个数值；
32、在偶然性常数的确定类型为第二确定类型的情况下，确定偶然性常数为第二预设值；
33、在偶然性常数的确定类型为第三确定类型的情况下，计算业务变量值的目标百分位数，将目标百分位数对应的业务变量值作为偶然性常数。
34、第二方面，本申请实施例提供了一种确定业务变量值的装置，包括：
35、获取模块，用于获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，第一预设时间段包括从t-k时刻到t+k时刻之间的时间段；
36、排序模块，用于对业务变量值进行排序，得到业务变量值序列；
37、确定模块，用于确定业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值。
38、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：
39、处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
40、处理器执行计算机程序指令时实现上述任意一项的在确定业务变量值的方法。
41、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意一项的确定业务变量值的方法。
42、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其特征在于，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任意一项的确定业务变量值的方法。
43、本申请实施例的确定业本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种确定业务变量值的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，所述获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，包括：
3.根据权利要求1所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，在确定所述业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，在第一目标时刻的目标残差的第一分数大于第一预设值的情况下，确定所述第一目标时刻的实际业务变量值为第二目标业务变量值之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，所述分别计算所述当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值和实际业务变量值的第一差值，得到所述当前周期内第三预设时间段的目标残差，包括：
6.根据权利要求5所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，所述确定所述第一差值和所述第二差值的比值为目标残差，包括：
7.根据权利要求6所述的确定业务变量值
8.一种确定业务变量值的装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的确定业务变量值的方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-7任意一项所述的确定业务变量值的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种确定业务变量值的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，所述获取连续预设数量的周期内第一预设时间段的业务变量值，包括：
3.根据权利要求1所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，在确定所述业务变量值序列中从第一预设位数和第二预设位数之间的业务变量值的平均值为当前周期内第t时刻的第一目标业务变量值之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，在第一目标时刻的目标残差的第一分数大于第一预设值的情况下，确定所述第一目标时刻的实际业务变量值为第二目标业务变量值之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的确定业务变量值的方法，其特征在于，所述分别计算所述当前周期内第三预设时间段的第一目标业务变量值和实际业务变量值的第一差值，得到所述当前周期内第三预设时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁泽伟，左金虎，陈理华，张晓民，蔡梓超，林永锋，朱国忠，胡驰明，
申请(专利权)人：中移动信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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