基于模型训练的数据预测方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述方法应用于数据分析系统，所述方法包括：所述数据分析系统接收与所述数据分析系统建立通讯连接的数据端发送的第一数据集的信息；所述第一数据集的信息是由所述数据端对基础数据进行第一数据筛选操作后发送的，所述第一数据集包括预设数量的数据，所述第一数据集的信息包括所有所述第一数据的信息，所述第一数据集的信息的模式是静态的模式和/或动态的模式；所述数据分析系统对所述第一数据集进行第一数据预处理操作，得到所述第一数据集的预处理结果；所述数据分析系统根据所述第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据所述算法配置对所述训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。2.根据权利要求1所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述第一数据集的信息包括所有所述第一数据的来源信息、所有所述第一数据的编程语言类型、所有所述第一数据的名称信息以及所有所述第一数据的数据类型中的至少一种，每个所述第一数据的名称信息包括中文名称和/或英文名称。3.根据权利要求1所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析系统根据所述第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据所述算法配置对所述训练模型执行训练操作，得到数据预测模型之后，所述方法还包括：所述数据分析系统检测是否接收到所述数据端发送的预测数据指令；所述预测数据指令用于请求所述数据分析系统对第二数据集进行预测，所述第二数据集是由所述数据端对基础数据进行第二数据筛选操作后发送的；当检测出接收到预测数据指令时，所述数据分析系统对所述第二数据集进行第二数据预处理操作，并得到所述第二数据集的预处理结果；所述数据分析系统将所述第二数据集的预处理结果输入到所述数据预测模型，并对所述第二数据集的预处理结果执行数据反写操作，得到所述数据预测模型的预测结果作为所述第二数据集的预测结果；以及，所述方法还包括：所述数据分析系统对所述数据预测模型执行评估操作，得到所述数据预测模型的评估信息。4.根据权利要求3所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析系统对所述数据预测模型执行评估操作，得到所述数据预测模型的评估信息之后，所述方法还包括：所述数据分析系统检测是否接收到所述数据端发送的针对所述评估信息的查看指令；当检测出接收到针对所述评估信息的查看指令时，所述数据分析系统发送所述评估信息至所述数据端。5.根据权利要求3或4所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述评估信息包括所述数据预测模型的准确率、所述数据预测模型的召回率、所述数据预测模型的相关性系数、所述数据预测模型的显著性检验值、所述数据预测模型的方差比率检验值中的至少一种。6.根据权利要求3所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，在所述数据分析
系统将所述第二数据集的预处理结果输入到所述数据预测模型执行预测操作，得到所述数据预测模型的预测结果作为所述第二数据集的预测结果之后，所述方法还包括：所述数据分析系统将所述预测结果发送至所述数据端，以触发所述数据端执行相匹配的操作。7.根据权利要求6所述的基于模型训练的数据预测方法，其特征在于，所述数据分析系统将所述预测结果发送到所述数据端，以触发所述数据端执行相匹配的操作，包括：由所述数据端将所述预测结果存储至相匹配的存储位置；所述相匹配的存储位置包括内存、文件以及数据库中的至少一种；和/或，由所述数据端根据所述预测结果，对所述预测结果进行设计器的配置，得到所述预测结果的展示图表；所述预测结果的展示图表为静态的结果展示图表和/或动态的结果展示图表。8.一种基于模型训练的数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：数据接收模块，用于接收与所述数据分析系统建立通讯连接的数据端发送的第一数据集的信息；所述第一数据集的信息是由所述数据端对基础数据进行第一数据筛选操作后发送的，所述第一数据集包括预设数量的数据，所述第一数据集的信息包括所有所述第一数据的信息，所述第一数据集的信息的模式是静态的模式和/或动态的模式；数据预处理模块，用于对所述第一数据集进行第一数据预处理操作，得到所述第一数据集的预处理结果；模型训练模块，用于根据所述第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据所述算法配置对所述训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。9.一种基于模型训练的数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于模型训练的数据预测方法。10.一种计算机可存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于模型训练的数据预测方法。

技术总结
本发明公开了基于模型训练的数据预测方法及装置，该方法包括：数据分析系统接收与数据分析系统建立通讯连接的数据端发送的第一数据集的信息；数据分析系统对第一数据集进行第一数据预处理操作，得到第一数据集的预处理结果；数据分析系统根据第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据算法配置对训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。可见，实施本发明能够跨系统地通过模型训练对大量的静态模式以及动态模式的数据进行数据预测，并将数据预测结果进行可视化的展示，可以更加直观地评估数据预测结果，有利于提高预测数据时的准确率。有利于提高预测数据时的准确率。有利于提高预测数据时的准确率。


技术研发人员：李小芬 赵铭 易文峰 杨育 杨正刚 吴兰兰
受保护的技术使用者：南方电网深圳数字电网研究院有限公司
技术研发日：2021.09.10
技术公布日：2022/1/13