周期规律检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及金融技术领域，特别是涉及一种周期规律检测方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，在经济金融等领域，均可以通过历史金融数据等检测出金融数据的周期规律，周期规律在金融市场业务实践中具有较大意义。
3.相关技术中可以采用周期分析理论、业务规律和算法模型等方式进行周期规律的检测，但无论是周期分析理论、业务规律还是算法模型等方式，最终检测出的周期规律需要人为目测判断其精准度，缺乏数据层面的准确率验证，导致检测出的周期规律可信度较低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高周期数据的可信度的周期规律检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种周期规律检测方法，所述方法包括：
6.在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
7.确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
8.根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
9.根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
10.在其中一个实施例中，所述确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数，包括：
11.根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分与所述待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；
12.根据所述待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与所述待检测数组中各所述待检测数据的均值，确定第二差值；
13.根据所述第一差值与所述第二差值的比值，确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数。
14.在其中一个实施例中，所述根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据，包括：
15.将所述待检测数组划分为多个子数组；
16.分别对各所述子数组进行周期检测处理，得到所述各子数组对应的周期数据；
17.根据所述各子数组对应的周期数据判断所述第n轮检测过程对应的周期数据的稳
定性，得到判断结果；
18.在所述判断结果表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的情况下，确定所述第n轮检测过程对应的所述周期数据为所述待检测数组的周期数据。
19.在其中一个实施例中，所述根据所述各子数组对应的周期数据判断所述第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果，包括：
20.确定各所述子数组的周期数据与所述第n轮检测过程对应的所述周期数据的差值；
21.确定所述差值小于差值阈值的所述子数组为稳定子数组；
22.在所述稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的判断结果。
23.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
24.根据所述周期成分数组及所述待检测数组，生成周期规律曲线图，所述周期规律曲线图中包括所述周期成分数组对应的周期规律曲线及所述待检测数组对应的曲线。
25.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
26.响应于针对原始数组的分组操作，得到多个所述待检测数组；
27.响应于针对多个所述待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，所述周期规律比对曲线图中包括各所述待检测数组对应的周期规律曲线及所述原始数组对应的曲线。
28.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
29.确定各所述待检测数组的周期数据对应的拟合指数；
30.将所述拟合指数最大的周期数据确定为所述原始数组的周期数据。
31.一种周期规律检测装置，所述装置包括：
32.检测模块，用于在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
33.第一确定模块，用于确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
34.迭代模块，用于根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
35.第二确定模块，用于根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
36.在其中一个实施例中，所述第一确定模块还用于：
37.根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分与所述待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；
38.根据所述待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与所述待检测数组中各所述待检测数据的均值，确定第二差值；
39.根据所述第一差值与所述第二差值的比值，确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数。
40.在其中一个实施例中，所述第二确定模块还用于：
41.将所述待检测数组划分为多个子数组；
42.分别对各所述子数组进行周期检测处理，得到所述各子数组对应的周期数据；
43.根据所述各子数组对应的周期数据判断所述第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果；
44.在所述判断结果表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的情况下，确定所述第n轮检测过程对应的所述周期数据为所述待检测数组的周期数据。
45.在其中一个实施例中，所述第二确定模块还用于：
46.确定各所述子数组的周期数据与所述第n轮检测过程对应的所述周期数据的差值；
47.确定所述差值小于差值阈值的所述子数组为稳定子数组；
48.在所述稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的判断结果。
49.在其中一个实施例中，所述装置还可以包括：
50.第一生成模块，用于根据所述周期成分数组及所述待检测数组，生成周期规律曲线图，所述周期规律曲线图中包括所述周期成分数组对应的周期规律曲线及所述待检测数组对应的曲线。
51.在其中一个实施例中，所述装置还可以包括：
52.分组模块，用于响应于针对原始数组的分组操作，得到多个所述待检测数组；
53.第二生成模块，用于响应于针对多个所述待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，所述周期规律比对曲线图中包括各所述待检测数组对应的周期规律曲线及所述原始数组对应的曲线。
54.在其中一个实施例中，所述装置还可以包括：
55.第三确定模块，用于确定各所述待检测数组的周期数据对应的拟合指数；
56.第四确定模块，用于将所述拟合指数最大的周期数据确定为所述原始数组的周期数据。
57.一种计算机设备，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：
58.在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
59.确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
60.根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
61.根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
62.一种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：
63.在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第
i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
64.确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
65.根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
66.根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
67.上述周期规律检测方法、装置、计算机设备和存储介质，在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到待检测数组在第i轮检测过程对应的周期数据及周期成分数组，其中，待检测数组中包括多个待检测数据，周期成分数组中包括多个待检测数据对应的多个周期成分。确定周期成分数组与待预测数组的拟合指数，并继续根据拟合指数进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，并根据该第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据。本公开实施例提供的周期规律检测方法、装置、计算机设备和存储介质，可以通过检测的周期成分数组与待检测数组的拟合指数，衡量周期数据与待检测数组的周期规律的匹配程度，也即检测的周期数据得到了数据层面的支持和验证，提高了周期规律的可信度，并且本公开实施例通过多次迭代检测过程得到符合检测条件的周期数据，可以大大提高周期数据的精准度。
附图说明
68.图1为一个实施例中周期规律检测方法的流程示意图；
69.图2为一个实施例中周期规律检测步骤的流程示意图；
70.图3为一个实施例中周期规律检测步骤的流程示意图；
71.图4为一个实施例中周期规律检测方法的示意图；
72.图5为一个实施例中周期规律检测步骤的流程示意图；
73.图6为一个实施例中周期规律检测方法的示意图；
74.图7为一个实施例中周期规律检测步骤的流程示意图；
75.图8为一个实施例中周期规律检测方法的示意图；
76.图9为一个实施例中周期规律检测步骤的流程示意图；
77.图10为一个实施例中周期规律检测装置的结构框图；
78.图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
79.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
80.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种周期规律检测方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
81.步骤102，在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，待检测数组中包括多个待检测数据，周期成分数组中包括多个待检测数据对应的多个周期成分。
82.举例来说，本公开实施例可以采用迭代循环的周期检测处理方式对待检测数组的周期规律进行检测，在每一轮迭代周期检测过程中，可以检测得到该待检测数组的周期数据及周期成分数组。其中，待检测数组中可以包括多个待检测数据，该多个待检测数据为具有时间关联性的一组数据，分别对应不同的时间节点，周期成分数组中可以包括与多个待检测数据对应的多个周期成分，该多个周期成分同多个待检测数据一样具有时间关联性，分别对应不同的时间节点，任一待检测数据对应的周期成分与该对应的待检测数据对应相同的时间节点。周期数据可以包括周期长度、周期幅度等与周期规律相关的信息，本公开实施例对周期数据不做具体限定。
83.在第i轮检测过程中(i可以为1、2、
……
，n)，可以对待检测数组进行周期检测处理，以检测到该待检测数组对应的周期数据和周期成分数组，示例性的，可以采用ucm(unobserved components model，不可观测成分模型)模型对待检测数组进行周期检测，得到该待检测数组对应的周期数据和周期成分数组。
84.ucm模型的主要功能是从各类经济金融数组中挖掘出趋势、周期成分、循环、外生因子、残差项等成分。其原理可表述为：
85.待检测数据＝趋势成分 周期成分 外生因子 残差项
86.其中，待检测数组的长期内在趋势，不受短期因素所影响。可以采用公式(1)计算趋势成分，假设每个t 1时间节点的趋势成分成为t时间节点对应的趋势成分的随机游走。
87.μ
t 1
＝μ
t
η
t 1
公式(1)
88.其中，μ
t 1
表示t 1时间节点的趋势成分，μ
t
表示t时间节点的趋势成分，η
t 1
为残差项，
89.外生因子为影响待检测数组的相关因子变量，例如：将gdp(gross domestic product，国内生产总值)作为待检测数组的时候，会考虑cpi(consumer price index，消费者物价指数)、ppi(producer price index，生产价格指数)、就业、进出口等因子变量对gdp的影响。残差项为随机扰动项，服从正态分布。
90.周期成分数组可以类似于每年的4个季度，12个月，每日的24个小时等，均会按照固定时间规律重复发生并对待检测数据产生影响，其中，周期成分数组中每一时间节点对应的周期成分，即为对当前时间节点对应的待检测数据产生影响的周期成分。本公开实施例中可以采用傅里叶级数(正弦、余弦函数)对周期数据进行测算。以周期数据包括周期长度为例，周期长度为2π/λ
c
，我们通过对周期成分的迭代计算(参照公式(2))，得到各个时间节点对应的待检测数据所对应的周期成分。
[0091][0092]
其中，和均为残差项，c
t
1为t 1时间节
点对应的周期成分，c
t
为t时间节点对应的周期成分，λ
c
分别为模型参数。结合上述ucm原理及上述公式(1)和(2)，可以计算得到待检测数组对应的周期成分数组及周期数据。
[0093]
步骤104，确定周期成分数组与待检测数组的拟合指数。
[0094]
在得到第i轮检测过程中待检测数组对应的周期数据及周期成分数组后，可以确定周期成分数组与待检测数组之间的拟合指数，该拟合指数可以用于衡量周期数据与待检测数组对应的周期规律的匹配程度。
[0095]
步骤106，根据拟合指数对待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数。
[0096]
本公开实施例中，得到第i轮检测过程对应的拟合指数后，可以根据该拟合指数对待检测数组进行迭代周期检测。示例性的，在拟合指数不满足检测条件的情况下，则可以继续对待检测数组进行第i 1轮的周期检测，在第i 1轮周期检测过程中，可以调整ucm模型的超参，进而得到第i 1轮周期检测过程中待检测数据对应的周期数据和周期成分数组，其中，检测条件可以为第i轮周期检测的拟合指数与之前的i
‑
1轮周期检测对应的拟合指数比有提升。依此类推，直至进行到第n轮周期检测，若该第n轮周期检测对应的拟合指数满足检测条件，则停止迭代检测。
[0097]
步骤108，根据第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据。
[0098]
在停止迭代检测后，可以根据该第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据，例如：可以直接将该第n轮检测过程对应的周期数据确定为待检测数组的周期数据。
[0099]
上述周期规律检测方法，在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到待检测数组在第i轮检测过程对应的周期数据及周期成分数组，其中，待检测数组中包括多个待检测数据，周期成分数组中包括多个待检测数据对应的多个周期成分。确定周期成分数组与待预测数组的拟合指数，并继续根据拟合指数进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，并根据该第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据。本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过检测的周期成分数组与待检测数组的拟合指数，衡量周期数据与待检测数组的周期规律的匹配程度，也即检测的周期数据得到了数据层面的支持和验证，提高了周期规律的可信度，并且本公开实施例通过多次迭代检测过程得到符合检测条件的周期数据，可以大大提高周期数据的精准度。
[0100]
在一个实施例中，如图2所示，步骤104可以包括：
[0101]
步骤202，根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分,待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；
[0102]
步骤204，根据待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与待检测数组中各待检测数据的均值，确定第二差值；
[0103]
步骤206，根据第一差值与第二差值的比值，确定周期成分数组与待检测数组的拟合指数。
[0104]
举例来说，针对周期成分数组中各周期成分，确定其与待检测数组中对应同一时
间节点的待检测数据之间的差值后，可以对各周期成分对应的差值进行求和处理，可以得到第一差值。确定待检测数组中各待检测数据对应的均值，并确定待检测数组中各待检测数据与该均值的差值，对各待检测数据对应的差值进行求和处理后，可以得到第二差值。计算该第一差值与第二差值的比值，进而可以根据该比值确定周期成分数组与待检测数组的拟合指数。
[0105]
例如：可以将第一差值与第二差值的比值作为周期成分数组与待检测数组的拟合指数，这样一来，拟合指数越小，则表明周期数据与待检测数组对应的周期规律匹配程度越高。或者，也可以将1与该比值的差值作为周期成分数组与待检测数组的拟合指数(可以参照公式(3))，这样一来，拟合指数越大，则表明周期数据与待检测数组对应的周期规律匹配程度越高。
[0106][0107]
其中，r2为拟合指数，c
t
为t时间节点对应的周期成分，y
t
为t时间节点对应的待检测数据，为待检测数据的均值。
[0108]
本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过计算周期成分数组与待检测数组的拟合指数，通过该拟合指数衡量周期数据与待检测数组的周期规律的匹配程度，也即本公开实施例中周期数据得到了数据层面的支持和验证，提高了周期数据的可信度。
[0109]
在一个实施例中，如图3所示，步骤108可以包括：
[0110]
步骤302，将待检测数组划分为多个子数组；
[0111]
步骤304，分别对各子数组进行周期检测处理，得到各子数组对应的周期数据；
[0112]
步骤306，根据各子数组对应的周期数据判断第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果；
[0113]
步骤308，在判断结果表征第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的情况下，确定第n轮检测过程对应的周期数据为待检测数组的周期数据。
[0114]
举例来说，可以按照预设的划分方式将待检测数组划分为多个子数组，该预设的划分方式可以用于指示将待检测数组划分的子数组的数量和/或各子数组中待检测数据长度等；或者，也可以随机对待检测数组进行划分，得到多个子数组。例如：待检测数组包括2001年到2021年的gdp数据，则可以将待检测数组划分为5个子数组，其中子数组1包括2001年到2009年的gdp数据，子数组2包括2001年到2015年的gdp数据，子数组3包括2005年到2021年的gdp数据，子数组4包括2008年到2018年的gdp数据，子数组1包括2010年到2021年的gdp数据。
[0115]
分别对各子数组进行周期检测处理，可以得到各子数组对应的周期数据，其中，对各子数组进行周期检测处理的具体过程可以参照前述实施例，本公开实施例中对此不再赘述。
[0116]
在得到各子数组对应的周期数据后，可以根据各子数组对应的周期数据与第n轮检测过程对应的周期数据进行比较，若各子数组对应的周期数据稳定在第n轮检测过程对应的周期数据左右，则可以确定第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性，得到用于表征该第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的判断结果；或者，若各子数组的周期数据与
第n轮检测过程对应的周期数据相差较大，则可以确定第n轮检测过程对应的周期数据不具有稳定性，可以得到用于表征该第n轮检测过程对应的周期数据不具有稳定性的判断结果。
[0117]
示例性的，可以参照图4所示，图4中横坐标为数据长度(单位为月)，纵坐标为周期长度，在图4中第n轮检测过程对应的周期长度为40个月，各子数组的周期长度大部分稳定在40个月左右，则可以确定第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性。
[0118]
在得到的判断结果表征该第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的情况下，可以确定该第n轮检测过程对应的周期数据为该待检测数组的周期数据，或者在得到的判断结果表征该第n轮检测过程对应的周期数据不具有稳定性的情况下，可以确定该待检测数组不具有周期规律。
[0119]
在一个实施例中，如图5所示，步骤306可以包括：
[0120]
步骤502，确定各子数组的周期数据与第n轮检测过程对应的所述周期数据的差值；
[0121]
步骤504，确定差值小于差值阈值的子数组为稳定子数组；
[0122]
步骤506，在稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的判断结果。
[0123]
举例来说，分别确定各子数组的周期数据与第n轮检测过程对应的周期数据的差值，并确定差值小于差值阈值的子数组为稳定子数组，该差值阈值可以为预设的数值。在稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，可以确定第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性，得到表征该第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的判断结果。
[0124]
其中，稳定性条件可以包括稳定子数组在子数组中所占的比例大于或者等于比例阈值，该比例阈值可以为预设比例值。示例性的，仍以周期数据包括周期长度为例，假设第n轮检测过程对应的周期长度为40个月，差值阈值为3个月，比例阈值为80％，则在10个子数组中有8个或8个以上的子数组的周期数据与40个月相差3个月之内，即可确定该周期长度为40个月具有稳定性。
[0125]
本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过待检测数组对应的子数组的周期数据，判断当前第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，可以提高检测的周期数据的稳定性及实用性。
[0126]
在一个实施例中，上述方法还可以包括：
[0127]
根据周期成分数组及待检测数组，生成周期规律曲线图，周期规律曲线图中包括周期成分数组对应的周期规律曲线及待检测数组对应的曲线。
[0128]
举例来说，在得到对应的周期数据和周期成分数组的情况下，可以根据该周期成分数组及待检测数组，生成并展示对应的周期规律曲线图，包括：根据周期成分数组生成对应的周期规律曲线及根据待检测数组生成对应的曲线，也即周期规律曲线图中包括周期成分数组对应的周期规律曲线及待检测数组对应的曲线，该周期规律曲线图的横坐标为时间节点，纵坐标为数据值。示例性的，周期规律曲线图可以参照图6所示。
[0129]
本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过周期规律曲线图展示周期成分数组对应的周期规律曲线及待检测数组对应的曲线，也即可以通过可视化的方式为用户展示待检测数组对应的周期规律，用户通过该周期规律曲线图可以直观的进行周期数据与待检测数组对应的周期规律的比对，可以提高用户体验。
[0130]
在一个实施例中，如图7所示，上述方法还可以包括：
[0131]
步骤702，响应于针对原始数组的分组操作，得到多个待检测数组；
[0132]
步骤704，响应于针对多个待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，周期规律比对曲线图中包括各待检测数组对应的周期规律曲线及原始数组对应的曲线。
[0133]
举例来说，同一组数据在不同数据长度对应的周期规律可能有差异，故为了得到更为精准的周期数据，用户可以通过分组操作，以将原始数组划分为多个待检测数组，终端可以响应于该分组操作，根据原始数组得到多个待检测数据，多个待检测数组中包括该原始数组。
[0134]
示例性的，分组操作可以包括设置待检测数组的数量和/或待检测数组中的数据长度，终端可以响应于该待检测数组的数量和/或待检测数组中的数据长度，对原始数据进行划分，得到多个待检测数据；或者，分组操作可以为确定每个待检测数组的起始时间节点及终止时间节点，终端可以根据各待检测数组的起始时间节点和终止时间节点，将原始数组划分为多个待检测数组，其中待检测数组中可以包括原始数组。
[0135]
在得到多个待检测数组后，可以确定各待检测数组对应的周期数据和周期成分数组，具体过程可以参照前述实施例，本公开实施例在此不再赘述。在得到各待检测数组对应的周期成分数组后，可以响应于针对多个待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，根据各待检测数组对应的周期成分数组生成周期规律对比曲线图，该周期规律对比曲线图中包括原始数组对应的曲线以及各待检测数组对应的周期规律曲线，该周期规律对比曲线图的横坐标为时间节点，纵坐标为数据值。示例性的，周期规律曲线图可以参照图8所示。
[0136]
本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过获取原始数组中不同数据长度的待检测数组对应的周期成分数组，并通过周期规律对比曲线图进行可视化展示，用户通过该周期规律对比曲线图可以直观的获知不同数据长度对应的周期规律，并根据业务需求从中选取对应的周期规律，可以提高用户体验。
[0137]
在一个实施例中，如图9所示，上述方法还可以包括：
[0138]
步骤902，确定各待检测数组的周期数据对应的拟合指数；
[0139]
步骤904，将拟合指数最大的周期数据确定为原始数组的周期数据。
[0140]
举例来说，各待检测数组在进行周期检测时，可以得到各待检测数组对应的拟合指数。确定各待检测数组的周期数据对应的拟合指数，并从各待检测数组中选择对应的拟合指数最大的待检测数组，并将该待检测数组对应的周期数据确定为原始数据的周期数据，输出提供给用户。
[0141]
本公开实施例提供的周期规律检测方法，可以通过各待检测数组对应的拟合指数确定各待检测数组对应的周期数据与待检测数组的周期规律的匹配程度，并可以将匹配程度最高的待检测数组对应的周期数据作为原始数组对应的周期数据，可以丰富周期数据的获取方式。本公开实施例可便捷的辅助用户对数据的周期规律进行快速高效的识别，并减少用户因个人主观认知而产生的偏差。同时该方法具备可复用性、可维护性和可扩展性，可以通过系统迭代不断提高计算精度和适用数据范围，适应复杂实际应用的数据的周期分析需求变化。
[0142]
应该理解的是，虽然图1
‑
9的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是
这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1
‑
9中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0143]
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种周期规律检测装置，包括检测模块1002、第一确定模块1004、迭代模块1006和第二确定模块1008，其中：
[0144]
检测模块1002，用于在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，待检测数组中包括多个待检测数据，周期成分数组中包括多个待检测数据对应的多个周期成分；
[0145]
第一确定模块1004，用于确定周期成分数组与待检测数组的拟合指数；
[0146]
迭代模块1006，用于根据拟合指数对待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
[0147]
第二确定模块1008，用于根据第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据。
[0148]
上述周期规律检测装置，在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到待检测数组在第i轮检测过程对应的周期数据及周期成分数组，其中，待检测数组中包括多个待检测数据，周期成分数组中包括多个待检测数据对应的多个周期成分。确定周期成分数组与待预测数组的拟合指数，并继续根据拟合指数进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，并根据该第n轮检测过程对应的周期数据确定待检测数组的周期数据。本公开实施例提供的周期规律检测装置，可以通过检测的周期成分数组与待检测数组的拟合指数，衡量周期数据与待检测数组的周期规律的匹配程度，也即检测的周期数据得到了数据层面的支持和验证，提高了周期规律的可信度，并且本公开实施例通过多次迭代检测过程得到符合检测条件的周期数据，可以大大提高周期数据的精准度。
[0149]
在其中一个实施例中，上述第一确定模块1004还用于：
[0150]
根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分与待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；
[0151]
根据待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与待检测数组中各待检测数据的均值，确定第二差值；
[0152]
根据第一差值与所述第二差值的比值，确定周期成分数组与待检测数组的拟合指数。
[0153]
在其中一个实施例中，第二确定模块1008还用于：
[0154]
将待检测数组划分为多个子数组；
[0155]
分别对各子数组进行周期检测处理，得到各子数组对应的周期数据；
[0156]
根据各子数组对应的周期数据判断第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果；
[0157]
在判断结果表征第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的情况下，确定第n轮
检测过程对应的周期数据为待检测数组的周期数据。
[0158]
在其中一个实施例中，第二确定模块1008还用于：
[0159]
确定各子数组的周期数据与第n轮检测过程对应的周期数据的差值；
[0160]
确定差值小于差值阈值的子数组为稳定子数组；
[0161]
在稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征第n轮检测过程对应的周期数据具有稳定性的判断结果。
[0162]
在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：
[0163]
第一生成模块，用于根据周期成分数组及待检测数组，生成周期规律曲线图，周期规律曲线图中包括周期成分数组对应的周期规律曲线及待检测数组对应的曲线。
[0164]
在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：
[0165]
分组模块，用于响应于针对原始数组的分组操作，得到多个待检测数组；
[0166]
第二生成模块，用于响应于针对多个待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，周期规律比对曲线图中包括各待检测数组对应的周期规律曲线及原始数组对应的曲线。
[0167]
在其中一个实施例中，所述装置还可以包括：
[0168]
第三确定模块，用于确定各待检测数组的周期数据对应的拟合指数；
[0169]
第四确定模块，用于将拟合指数最大的周期数据确定为原始数组的周期数据。
[0170]
关于周期规律检测装置的具体限定可以参见上文中对于周期规律检测方法的限定，在此不再赘述。上述周期规律检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0171]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种周期规律检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0172]
本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0173]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0174]
在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测
数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
[0175]
确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
[0176]
根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
[0177]
根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
[0178]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0179]
根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分与所述待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；根据所述待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与所述待检测数组中各所述待检测数据的均值，确定第二差值；根据所述第一差值与所述第二差值的比值，确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数。
[0180]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0181]
将所述待检测数组划分为多个子数组；分别对各所述子数组进行周期检测处理，得到所述各子数组对应的周期数据；根据所述各子数组对应的周期数据判断所述第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果；在所述判断结果表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的情况下，确定所述第n轮检测过程对应的所述周期数据为所述待检测数组的周期数据。
[0182]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0183]
确定各所述子数组的周期数据与所述第n轮检测过程对应的所述周期数据的差值；确定所述差值小于差值阈值的所述子数组为稳定子数组；在所述稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的判断结果。
[0184]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0185]
根据所述周期成分数组及所述待检测数组，生成周期规律曲线图，所述周期规律曲线图中包括所述周期成分数组对应的周期规律曲线及所述待检测数组对应的曲线。
[0186]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0187]
响应于针对原始数组的分组操作，得到多个所述待检测数组；响应于针对多个所述待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，所述周期规律比对曲线图中包括各所述待检测数组对应的周期规律曲线及所述原始数组对应的曲线。
[0188]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
[0189]
确定各所述待检测数组的周期数据对应的拟合指数；将所述拟合指数最大的周期数据确定为所述原始数组的周期数据。
[0190]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0191]
在第i轮检测过程中，对待检测数组进行周期检测处理，得到所述待检测数组在第i轮检测过程中对应的周期数据及周期成分数组，其中，所述待检测数组中包括多个待检测数据，所述周期成分数组中包括所述多个待检测数据对应的多个周期成分；
[0192]
确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数；
[0193]
根据所述拟合指数对所述待检测数组进行迭代周期检测，直至在第n轮检测过程
得到的拟合指数满足检测条件的情况下，停止迭代，其中，n为大于1的正整数，i为小于或者等于n的正整数；
[0194]
根据所述第n轮检测过程对应的周期数据确定所述待检测数组的周期数据。
[0195]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0196]
根据周期成分数组中各时间节点对应的周期成分与所述待检测数组中相同时间节点对应的待检测数据之间的差值，确定第一差值；根据所述待检测数组中各时间节点对应的待检测数据与所述待检测数组中各所述待检测数据的均值，确定第二差值；根据所述第一差值与所述第二差值的比值，确定所述周期成分数组与所述待检测数组的拟合指数。
[0197]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0198]
将所述待检测数组划分为多个子数组；别对各所述子数组进行周期检测处理，得到所述各子数组对应的周期数据；根据所述各子数组对应的周期数据判断所述第n轮检测过程对应的周期数据的稳定性，得到判断结果；在所述判断结果表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的情况下，确定所述第n轮检测过程对应的所述周期数据为所述待检测数组的周期数据。
[0199]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0200]
确定各所述子数组的周期数据与所述第n轮检测过程对应的所述周期数据的差值；确定所述差值小于差值阈值的所述子数组为稳定子数组；在所述稳定子数组的数量满足稳定性条件的情况下，得到表征所述第n轮检测过程对应的所述周期数据具有稳定性的判断结果。
[0201]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0202]
根据所述周期成分数组及所述待检测数组，生成周期规律曲线图，所述周期规律曲线图中包括所述周期成分数组对应的周期规律曲线及所述待检测数组对应的曲线。
[0203]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0204]
响应于针对原始数组的分组操作，得到多个所述待检测数组；响应于针对多个所述待检测数组对应的周期规律曲线图的展示操作，生成周期规律比对曲线图，所述周期规律比对曲线图中包括各所述待检测数组对应的周期规律曲线及所述原始数组对应的曲线。
[0205]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0206]
确定各所述待检测数组的周期数据对应的拟合指数；将所述拟合指数最大的周期数据确定为所述原始数组的周期数据。
[0207]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read
‑
only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0208]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例
中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0209]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。