申请/专利权人：天翼电子商务有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745441A

主分类号：G06Q40/06

分类号：G06Q40/06;G06Q10/0639;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种金融服务量序列值的确定方法及装置、电子设备，涉及金融科技领域，该方法包括：将各服务量驱动序列分解到不同频域空间，得到固有模态函数，在每组编码器的组合注意力层中，对固有模态函数进行编码操作，采用LSTM单元将上一时刻的编码隐藏状态信息与固有模态函数进行组合，输出当前时刻的隐藏状态，根据当前时刻的模态参数更新当前时刻的隐藏状态，得到当前时刻的隐藏状态矩阵，在解码器的时间注意力层中，基于上下文向量以及上一时刻的解码器隐藏状态，通过组合注意力机制计算注意力权重，得到所有时间步的编码隐藏状态的加权和，基于最后解码器输出的编码隐藏状态的加权和，确定在下一时间点金融业务所需的服务量序列值。

主权项：1.一种金融服务量序列值的确定方法，其特征在于，包括：接收关联目标金融业务的N个服务量驱动序列，采用多尺度分解算法将各个所述服务量驱动序列分解到不同的频域空间内，得到对应的固有模态函数，并将该固有模态函数作为编解码集合中第一编码器的输入信息，其中，所述服务量驱动序列为历史过程中涉及所述目标金融业务产生的多个时间点序列，所述固有模态函数包含所述服务量驱动序列中不同的波动特征信息，所述编解码集合中包含M组编码器与解码器，N为大于1的正整数，M为正整数；在每组所述编码器的组合注意力层中，对输入的所述固有模态函数进行编码操作，并采用LSTM单元将上一时刻的编码隐藏状态信息与输入的所述固有模态函数进行组合，输出当前时刻的隐藏状态；根据当前时刻的模态参数更新当前时刻的隐藏状态，聚合得到当前时刻的隐藏状态矩阵，其中，所述当前时刻的隐藏状态矩阵包含不同时间点序列的重要度以及序列内部的时间依赖关系；在解码器的时间注意力层中，基于输入的上下文向量以及上一时刻的解码器隐藏状态，通过组合注意力机制计算注意力权重，得到所有时间步的编码隐藏状态的加权和，其中，所述上下文向量是由历史时间点的编码隐藏状态的加权和与新的隐藏状态加权和进行拼接后得到的，所述新的隐藏状态加权和是通过隐藏状态矩阵中的时间依赖关系以及序列波动特征信息得到；基于第M组的解码器输出的编码隐藏状态的加权和指示的输出量，确定在下一时间点所述目标金融业务所需的服务量序列值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼电子商务有限公司 金融服务量序列值的确定方法及装置、电子设备

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