基于多时间尺度融合的业务场景时序数据确定方法及系统

摘要

本发明公开一种基于多时间尺度融合的业务场景时序数据确定方法及系统，涉及智能停车管理领域，包括：利用历史业务时序数据以及相关数据，通过进行分钟级和天级两种时间尺度的数据分解，并根据分解后的时序数据特征分别采用不同的方法进行时序预测，并最终通过两种时间尺度时序数据的融合，从而实现了更为稳定的以天为时间单位的长周期趋势性波动预测，还可以利用提取的分钟级24小时时序模式实现未来时间段内的细粒度业务量预测，并且由于利用了信号分解技术，使得整体计算流程更为简洁稳定，无需复杂的调参过程以及包含多个长业务周期的大量时序数据的计算，从而提升了业务场景时序数据的确定效率。