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数据模拟方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品与流程

  • 国知局
  • 2024-11-18 18:22:50

本技术涉及人工智能,特别是涉及一种数据模拟方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术:

1、随着人工智能技术尤其是大模型技术的飞速发展,将ai与企业决策相结合,助力企业制定更优化、前瞻性的经营策略成为了新的技术趋势。与此同时,对于企业而言,如何在无风险环境下试错并优化决策方案,从而降低实际执行过程中的经营风险,也越来越受到重视。

2、因此,出现了一些基于历史数据的企业经营模拟软件,为企业模拟不同决策情景下的运营结果,以辅助企业进行决策。但是,目前的模拟方式只是以企业为个体进行单一的模拟,并没有考虑企业在市场环境中与其他企业的交互,进而导致模拟结果不准确。

技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够精确模拟的数据模拟方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面,本技术提供了一种数据模拟方法,所述方法包括:

3、接收第一对象与第二对象之间的历史流水数据;

4、根据所述历史流水数据,预测所述第一对象与所述第二对象之间的第一未来流水数据;

5、查询与所述第一对象以及所述第二对象在历史市场流水数据中存在互动的参考对象;

6、根据所述第一未来流水数据以及所述历史市场流水数据,模拟目标模拟市场中各个对象之间的第二未来流水数据,得到数据模拟结果;所述目标模拟市场包括所述第一对象、所述第二对象以及所述参考对象。

7、在其中一个实施例中,所述第一未来流水数据以及所述第二未来流水数据包括多个子时间段对应的第一子流水数据以及第二子流水数据;

8、所述根据所述第一子流水数据以及所述历史市场流水数据,模拟目标模拟市场中各个对象之间的第二未来流水数据,得到数据模拟结果,包括:

9、根据不同子时间段对应的所述第一子流水数据以及历史市场流水数据,模拟在不同子时间段对应的目标模拟市场中各个对象之间的第二子流水数据,得到所述数据模拟结果。

10、在其中一个实施例中,所述根据不同子时间段对应的所述第一子流水数据以及历史市场流水数据,模拟在不同子时间段对应的目标模拟市场中各个对象之间的第二子流水数据,得到所述数据模拟结果,包括:

11、根据当前所述子时间段对应的所述第一子流水数据以及上一所述子时间段对应的所述历史市场流水数据,模拟当前所述子时间段对应的目标模拟市场中各个对象之间的所述第二子流水数据;

12、基于所述第二子流水数据对所述历史市场流水数据进行更新,并根据更新后的所述历史市场流水数据以及下一所述子时间段对应的所述第一子流水数据,继续执行对下一所述子时间段对应的所述第二子流水数据进行模拟的步骤,直至得到所述数据模拟结果。

13、在其中一个实施例中,所述基于所述第二子流水数据对所述历史市场流水数据进行更新,包括:

14、将所述第二子流水数据与所述历史市场流水数据进行整合,得到中间参考流水数据;

15、从中间参考流水数据中抽取目标市场流水数据,并将所述目标市场流水数据作为更新后的所述历史市场流水数据。

16、在其中一个实施例中,所述从中间参考流水数据中抽取目标市场流水数据,包括:

17、计算所述历史市场流水数据中每一流水数据的最近性指标、重要性指标以及相关性指标;

18、综合所述最近性指标、所述重要性指标以及所述相关性指标计算每一所述流水数据的综合得分;

19、根据所述综合得分从所述中间参考流水数据中抽取,得到目标市场流水数据。

20、在其中一个实施例中,所述根据所述第一子流水数据以及所述历史市场流水数据,模拟目标模拟市场中各个对象之间的第二未来流水数据,得到数据模拟结果,还包括:

21、获取模拟参数;所述模拟参数包括企业运营策略、竞争对手策略、外部环境参数、对象属性中的一种或多种;

22、根据所述模拟参数、所述第一子流水数据以及所述历史市场流水数据,模拟所述第一对象以及所述第二对象与所述参考对象之间的第二未来流水数据,得到所述数据模拟结果。

23、在其中一个实施例中,所述根据所述历史流水数据,预测所述第一对象与所述第二对象之间的第一子流水数据是通过预先训练的流水预测模型得到的;所述流水预测模型的预测过程,包括:

24、获取样本流水数据;所述样本流水数据携带流水标签;

25、将所述样本流水数据输入至初始模型中进行训练,得到预测流水;

26、基于所述预测流水与所述流水标签得到目标损失函数,并根据所述目标损失函数对所述初始模型的参数进行调整,直至训练完毕,得到所述流水预测模型。

27、在其中一个实施例中,所述样本流水数据输入至初始模型中进行训练之前,还包括:

28、对所述样本流水数据进行预处理;

29、所述预处理包括匿名化、清洗中的一种或者多种。

30、在其中一个实施例中,所述方法还包括:

31、获取目标函数以及约束条件;

32、基于所述目标函数以及所述约束条件,计算所述数据模拟结果对应的目标决策方案。

33、第二方面,本技术提供了一种数据模拟装置,所述装置包括:

34、接收模块,用于接收第一对象与第二对象之间的历史流水数据;

35、预测模块,用于根据所述历史流水数据,预测所述第一对象与所述第二对象之间的第一未来流水数据;

36、查询模块,用于查询与所述第一对象以及所述第二对象在历史市场流水数据中存在互动的参考对象,并获取与所述参考对象;

37、模拟模块,用于根据所述第一未来流水数据以及所述历史市场流水数据,模拟目标模拟市场中各个对象之间的第二未来流水数据,得到数据模拟结果;所述目标模拟市场包括所述第一对象、所述第二对象以及所述参考对象。

38、第三方面,本技术提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

39、第四方面,本技术提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

40、第五方面,本技术提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的方法的步骤。

41、上述数据模拟方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,通过接收第一对象与第二对象之间的历史流水数据,然后基于历史流水数据预测第一未来流水数据,这样可以充分了解过去的交易模式和行为。其次,通过查询与第一对象和第二对象在历史市场流水数据中存在互动的参考对象,可以识别出对市场交易有显著影响的其他对象,从而更全面地模拟市场环境。最后,结合第一未来流水数据和历史市场流水数据,模拟目标模拟市场中各个对象之间的第二未来流水数据,模拟未来时间段内各个对象之间的交易行为,能够反映各个对象之间的动态互动。这样,不仅增强了预测精度,还考虑了市场中的复杂互动关系,能够动态反映市场变化,使得生成的第二未来流水数据更加精准。

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