(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210723394.8 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 长安汽车 金融有限公司 地址 400000 重庆市江北区永平门街14 号 27-1、 28-1、 2 9-1 (72)发明人 陈邦玮　李志立　钱皓磊　张浩　 (74)专利代理 机构 重庆图为 律师事务所 5 0287 专利代理师 张园 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种金融申请单量预测方法及 装置、 存储介 质及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种金融申请单量预测方法 及装置、 存储介质及电子设备， 具体包括： 根据金 融申请单的历史统计数据训练申请单预测模型； 根据训练得到的最优申请单预测模型对指定时 间内的金融申请单量进行预测， 得到在指定时间 内每个单位时间对应的金融申请单量趋势预测 值和金融申请单量总预测值； 获取在指定时间内 金融申请单的设定预计数量、 各个单位时间对应 的金融申请单量总预测值的置信区间和金融申 请单量趋势预测值的置信区间， 按照获取的信息 计算指定时间内各个单位时间对应的金融申请 单量总预测值的修正值并作为最终的预测结果。 本发明实施例提供的方案中， 能够适应不同预测 时间粒度， 还提出按照置信度进行修正， 提升了 预测准确度。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115169091 A 2022.10.11 CN 115169091 A 1.一种金融申请单量预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取金融申请单的历史统计数据， 建立申请单预测模型， 根据所述金融申请单的历史 统计数据训练所述申请单 预测模型； 根据训练得到的最优申请单预测模型对指定时间内的金融申请单量进行预测， 得到在 所述指定时间内每个单位时间对应的金融申请单量趋势预测 值和每个单位时间对应的金 融申请单量总预测值； 获取在所述指定时间内金融申请单的设定预计数量input、 所述指定时间内各个单位 时间对应的金融申请单量总预测 值的置信区间和所述指定时间内各个单位时间对应的金 融申请单量趋势预测值的置信区间； 计算所述指定时间内各个单位时间对应的金融申请单量总预测值的修正值并作为最 终的预测结果： 其中， 令所述指定时间内共I个单位时间， i和I均为正整数且i∈[1,I]， ypre(ti)表示第i个单 位时间对应的金融申请单量总预测值 的修正值， yhat(ti)表示根据所述最优申请单预测模 型预测得到的第i个单位时间对应的金融申请单量的总预测值， yup(ti)表示第i个单位时间 对应的金 融申请单量总预测值的置信区间上界， ylow(ti)表示第i个单位时间对应的金 融申 请单量总预测值的置信区间下界， ytrendup(ti)表示第i个单位时间对 应的金融申请单量趋势 预测值的置信区间上界， ytrendlow(ti)表示第i个单位时间对应的金融申请单量趋势预测值 的置信区间下界。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取金融申请单的历史统计数据， 建 立申请单 预测模型， 根据所述金融申请单的历史 统计数据训练所述申请单 预测模型， 包括： 获取金融申请单的历史 统计数据， 构建训练数据集和 测试数据集； 建立申请单预测模型， 根据所述训练数据集对所述申请单预测模型进行训练， 并通过 所述测试数据集对经过训练的所述申请单预测模型的预测能力进 行检测， 调整所述申请单 预测模型的参数， 获得 所述最优申请单 预测模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取在所述指定时间内金融申请单的 设定预计数量 input， 包括： 根据包含汽车生产情况、 新车发布和疫情情况， 人工设定所述在所述指定时间内金融 申请单的设定预计数量 input。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述申请单预测模型基于prophet模型分 别构建了对应的季节项、 趋势项、 节假日项和异常项的时间序列模型； 所述根据训练得到的最优申请单预测模型对指定时间内的金融申请单量进行预测， 得权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115169091 A 2到在所述指定时间内每个单位时间对应的金融申请单量趋势预测 值和每个单位时间对应 的金融申请单量总预测值， 包括： 通过拟合季节项、 趋势项、 节假日项和异常项并累加得到所述在指定时间内每个单位 时间对应的金融申请单量总预测值， 其中通过拟合趋势项得到所述在指定时间内每个单位 时间对应的金融申请单量趋势预测值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述获取金融申请单的历史统计数据， 包 括： 选定历史时间段， 抽取历史时间段内的所有申请单 数据； 寻找所述历史时间段内的所有申请单 数据中的异常点并修改为空； 将修改后的所述历史时间段内的所有申请单数据按照设定的单位 时间进行划分， 得到 每个单位时间各自对应的历史申请单 数量， 确定季节项和趋势项对应的特 征数据； 分析修改后的所述历史时间段内每个节假日或设定事件对应的申请单数据， 确定节假 日项对应的特 征数据； 将所述季节项、 趋势项和节假日项对应的特征数据作为金融申请单的历史统计数据， 用于构建训练数据集和 测试数据集。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述单位时间为包括一天、 一周、 一个月、 一季度或一 年中的任意 一个。 7.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述建立申请单预测模型， 根据所述训练 数据集对所述申请单预测模型进 行训练， 并通过所述测试数据集对经过训练的所述申请单 预测模型 的预测能力进行检测， 调整所述申请单预测模型 的参数， 获得所述最优申请单预 测模型， 包括： 建立申请单预测模型， 通过随机搜索法生成多组模型参数， 利用所述训练数据集分别 对不同模型参数的申请单预测模型进 行训练， 通过所述测试数据集对经过训练的不同模型 参数的申请单预测模型的预测结果进 行检测， 选择预测结果最接近实际值的模型参数构建 所述最优申请单 预测模型。 8.一种金融申请单量预测装置， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于获取 金融申请单的历史 统计数据； 模型训练模块， 用于建立申请单预测模型， 并根据所述金融申请单的历史统计数据训 练所述申请单 预测模型； 模型应用模块， 用于根据训练得到的最优申请单预测模型对指定时间内的金融申请单 量进行预测， 得到在所述指定时间内每个单位时间对应的金融申请单量趋势预测值和每个 单位时间对应的金融申请单量总预测值； 修正模块， 获取在所述指定时间内金融申请单的设定预计数量input、 所述指定时间内 各个单位时间对应的金融申请单量总预测 值的置信区间和所述指定时间内各个单位时间 对应的金融申请单量趋势预测值的置信区间， 并计算所述指定时间内各个单位时间对应的 金融申请单量总预测值的修 正值后作为 最终的预测结果输出：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115169091 A 3