一种数据波动趋势的预测方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种数据波动趋势的预测方法及装置，通过获取统计数据集，其中，统计数据集包括预设时间段内各时间周期统计的数据；将预设时间段内各时间周期统计的数据输入预先训练的长短期记忆LSTM网络模型中，得到第一似然值序列，其中，LSTM网络模型基于多个样本数据训练得到；根据第一似然值序列，对待预测时间周期的数据波动趋势进行预测，其中，待预测时间周期为预设时间段内最后一个时间周期的下一时间周期。由于LSTM网络模型是一个端到端的网络模型，将预设时间段内各时间周期统计的数据输入预先训练的LSTM网络模型后，可以快速得到一个似然值序列的输出，基于该输出，缩短了待预测时间周期的数据波动趋势的预测时间，从而提高了预测效率。