一种资源动态分配方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及金融或医疗管理技术领域，尤其涉及一种资源动态分配方法、装置、设备及介质，通过获取业务系统相关的历史多维度数据，对历史多维度数据进行预处理，得到预处理后的历史多维度数据，将预处理后的历史多维度数据输入基于预设时间序列网络、SVM网络、神经网络和深度学习网络的资源预测模型中进行资源预测，以得到最终预测结果，根据业务需求定义的目标约束条件，并结合最终预测结果，以生成资源分配方案。可见，本申请将预处理后的历史多维度数据输入基于预设时间序列网络、SVM网络、神经网络和深度学习网络的资源预测模型中，得到最终预测结果，并结合目标约束条件，从而更好地生成资源分配方案，提高了资源动态分配的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融或医疗管理，尤其涉及一种资源动态分配方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、在当今数字化时代，大数据处理技术已成为众多行业发展的核心驱动力，随着金融、医疗等行业数据量的爆发式增长，资源动态分配在大数据处理中的重要性愈发凸显，它是确保系统高性能和资源有效利用的关键环节。

2、然而，现有的分配技术往往缺乏对特定业务逻辑的理解，无法针对不同应用提供定制化的资源优化策略，限制了其在复杂环境中的适用性，往往需要人工干预或经过复杂的流程才能进行策略分配，影响了系统的整体响应速度和服务质量，从而导致大数据平台中资源动态分配的效率和准确性降低。因此，如何提高了资源动态分配的效率和准确性，是一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，本专利技术实施例提供一种资源动态分配方法、装置、设备及介质，以提高了资源动态分配的效率和准确性。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种资源动态分配方法，所述资源动态分配方法包括：

3、获取业务系统相关的历史多维度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种资源动态分配方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述对所述历史多维度数据进行预处理，得到预处理后的历史多维度数据，包括：

3.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史多维度数据输入基于预设时间序列网络、SVM网络、神经网络和深度学习网络的资源预测模型中进行资源预测，以得到最终预测结果，包括：

4.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述根据业务需求定义的目标约束条件，并结合所述最终预测结果，以生成资源分配方案，包括：

5.如权利要求1所述的资源动态...

【技术特征摘要】

1.一种资源动态分配方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述对所述历史多维度数据进行预处理，得到预处理后的历史多维度数据，包括：

3.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述将所述预处理后的历史多维度数据输入基于预设时间序列网络、svm网络、神经网络和深度学习网络的资源预测模型中进行资源预测，以得到最终预测结果，包括：

4.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述根据业务需求定义的目标约束条件，并结合所述最终预测结果，以生成资源分配方案，包括：

5.如权利要求1所述的资源动态分配方法，其特征在于，所述生成资源分配方案之后，包括：

6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：温子寒，柯伟聪，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：