时空数据的预测方法及装置、非易失性存储介质

本技术涉及数据处理，具体而言，涉及一种时空数据的预测方法及装置、非易失性存储介质。

背景技术：

1、基于时空数据的供需预测是智慧城市中的关键技术，有着广泛的应用场景，例如共享单车、出租车的需求预测等。基于时空数据的供需预测系统对预测区域的需求是多尺度的。例如为了平衡供需关系，资源调度任务所需的供需预测区域通常较大(例如5km*5km)，而在城市热点(例如商业区)需求预测任务中的热点区域通常较小(例如500m*500m)以便于精细化管理。基于时空数据的供需预测系统对预测区域的需求也是时变的。例如由于突发的封路，大型活动等事件导致某区域被封闭，时空供需预测的感兴趣区域亦会发生相应的变化。然而在对于多尺度的非规则区域内的时空数据进行预测时，相关技术无法提供较为精准的预测方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种时空数据的预测方法及装置、非易失性存储介质，以至少解决相关技术无法对多尺度的非规则区域内的时空数据进行精准预测的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种时空数据的预测方法，包括：获取通过层次结构表示的目标区域，其中，层次结构中包括：n层网格，第1层网格至第n层网格为分割粒度由小至大的层网格，n为大于1的正整数；确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的第一目标组成方式，其中，基于第一目标组成方式对n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度最高，其中，网格组合包括：单网格以及多网格，单网格为目标层网格中的一个网格，多网格包括：单网格以及在目标层网格与单网格相邻的网格，目标层网格为n层网格中的任意一层网格；获取目标区域中的待预测子区域，并确定待预测子区域中的x组网格，其中，x为正整数；在第一目标组成方式中，确定x组网格中的每组网格对应的目标组成方式，以得到x个目标组成方式，并基于x个目标组成方式，预测待预测子区域内的时空数据。

3、可选地，确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的第一目标组成方式，包括：依据对n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测值以及n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的真实值，确定对第n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度值；自1至n-1，确定对第i层网格中的每个网格组合内的时空数据的第一最大预测精度值，其中，i为不大于n的正整数；自n至2，确定对第i层网格中的每个网格组合内的时空数据的第二最大预测精度值；将n层网格中的每层网格中的每个网格组合的目标最大预测精度值对应的网格组成方式确定为每个网格组合对应的第一目标组成方式，其中，目标最大预测精度值为每个网格组合对应的第一最大预测精度值以及第二最大预测精度值中最大的预测精度值。

4、可选地，自1至n-1，确定对第n层网格中的每个网格组合内的时空数据的第一最大预测精度值，包括：自1至n-1，依据对第i层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度以及对第i+1层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度，确定对第i+1层网格中的每个网格组合内的时空数据的第一最大预测精度值，直至得到对第n层网格中的每个网格组合内的时空数据的第一最大预测精度值。

5、可选地，自n至2，确定对第n层网格中的每个网格组合内的时空数据的第二最大预测精度值，包括：自n至2，依据对第i层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度以及对第i-1层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度，确定对第i-1层网格中的每个网格组合内的时空数据的第二最大预测精度值，直至得到对第1层网格中的每个网格组合内的时空数据的第二最大预测精度值。

6、可选地，确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的第一目标组成方式之前，方法还包括：通过如下方法确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合：依据层次结构对应的分割粒度，确定n层网格中的第n层网格中的y个第n网格组合，其中，第u层网格对应第u网格组合，u为不大于n的正整数；自n至2，在每个第u网格组合中确定y个第u-1网格组合，以得到n层网格中的每层网格中的每个网格组合。

7、可选地，在第一目标组成方式中，确定x组网格中的每组网格对应的目标组成方式之前，方法还包括：确定第n层网格中的y个第n网格组合中的每个第n网格组合对应的索引信息，得到y个索引信息，其中，第m层网格对应第m网格组合，m为不大于n的正整数；自n至2，依据每个第u网格组合对应的索引信息，确定每个第u-1网格组合对应的索引信息，以得到n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的索引信息；建立每个网格组合对应的第一目标组成方式与每个网格组合对应的索引信息之间的映射关系；将每个网格组合对应的第一目标组成方式、每个网格组合对应的索引信息以及映射关系存储于数据库。

8、可选地，在第一目标组成方式中，确定x组网格中的每组网格对应的目标组成方式，包括：获取目标网格的目标标识信息，其中，目标网格为x组网格中的任意一组网格；在数据库中查找与目标标识信息一致的目标索引信息；依据映射关系，确定目标索引信息对应的第一目标组成方式；将目标索引信息对应的第一目标组成方式确定为目标网格对应的目标组成方式。

9、可选地，确定待预测子区域中的x组网格，包括：自n至1，依据第i层网格中的每个网格的尺寸和位置，对待预测子区域进行分割，其中，在依据第i层网格中的每个网格的尺寸和位置，无法对待预测子区域中的全部网格进行分割的情况下，依据第i-1层网格中的每个网格的尺寸和位置，对待预测子区域中的目标子区域进行分割，得到x组网格，其中，目标子区域为除已被分割的网格以外的其他区域。

10、根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种时空数据的预测装置，包括：获取模块，用于获取通过层次结构表示的目标区域，其中，层次结构中包括：n层网格，第1层网格至第n层网格为分割粒度由小至大的层网格，n为大于1的正整数；第一确定模块，用于确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的第一目标组成方式，其中，基于第一目标组成方式对n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度最高，其中，网格组合包括：单网格以及多网格，单网格为目标层网格中的一个网格，多网格包括：单网格以及在目标层网格与单网格相邻的网格，目标层网格为n层网格中的任意一层网格；第二确定模块，用于获取目标区域中的待预测子区域，并确定待预测子区域中的x组网格，其中，x为正整数；第三确定模块，用于在第一目标组成方式中，确定x组网格中的每组网格对应的目标组成方式，以得到x个目标组成方式，并基于x个目标组成方式，预测待预测子区域内的时空数据。

11、根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时控制存储介质所在的设备执行以上的时空数据的预测方法。

12、根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的时空数据的预测方法。

13、根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现以上的时空数据的预测方法。

14、根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括非易失性计算机可读存储介质，其中，非易失性计算机可读存储介质存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以上的时空数据的预测方法。

15、在本技术实施例中，采用获取通过层次结构表示的目标区域，其中，层次结构中包括：n层网格，第1层网格至第n层网格为分割粒度由小至大的层网格，n为大于1的正整数；确定n层网格中的每层网格中的每个网格组合对应的第一目标组成方式，其中，基于第一目标组成方式对n层网格中的每层网格中的每个网格组合内的时空数据的预测精度最高，其中，网格组合包括：单网格以及多网格，单网格为目标层网格中的一个网格，多网格包括：单网格以及在目标层网格与单网格相邻的网格，目标层网格为n层网格中的任意一层网格；获取目标区域中的待预测子区域，并确定待预测子区域中的x组网格，其中，x为正整数；在第一目标组成方式中，确定x组网格中的每组网格对应的目标组成方式，以得到x个目标组成方式，并基于x个目标组成方式，预测待预测子区域内的时空数据的方式，实现了对非规则的可变区域内的时空数据进行精准预的技术效果，进而解决了相关技术无法对多尺度的非规则区域内的时空数据进行精准预测的技术问题。