1.一种互联网资源请求值的预测方法，其特征在于，包括：
获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；
根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；
获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；
根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；
根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值，包括：
根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息；
根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息，包括：
根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息、季节性趋势信息以及随机趋势信息；则
根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值，包括：
根据所述长期趋势信息以及随机趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定第一预测值；
根据所述季节性趋势信息，利用三次指数平滑法，确定第二预测值；
根据所述第一预测值以及所述第二预测值，确定所述目标资源请求的初步预测值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数，包括：
根据所述历史交换率数据，利用移动平均值，确定第一交换率趋势信息，并根据第一预设规则，确定第一调节系数；和/或
根据所述历史交换率数据，利用对数周期性幂律模型，确定第二交换率趋势信息，并根据第二预设规则，确定第二调节系数；
根据所述第一调节系数和/或所述第二调节系数，确定调节系数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初步预测值以及所述调节系数，确定所述目标资源请求的最终预测值，包括：
根据所述初步预测值、所述调节系数以及特殊时间段系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取历史数据，并根据所述历史数据确定出时间序列数据，包括：
获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出待处理时间序列数据；
对所述待处理时间序列数据进行缺失值处理，确定出时间序列数据。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，通过自有资源交换目标资源；
当处于所述单位时间段内，并达到预设子时刻，获取截至所述预设子时刻所述目标资源的实时累计请求值；
根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；
根据所述实时累积请求值以及所述预设时刻累计占比，预测所处单位时间段内的请求值；
根据所述预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，与预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，确定交换行为。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设子时刻的历史累计占比为多个历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值的平均值。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设子时刻的历史累计占比为与所处单位时间段具有相同特性的单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据历史请求数据，确定预设下一子时刻历史累计占比，所述预设下一子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设下一子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；
根据预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，以及所述预设下一子时刻历史累计占比，预测截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值；
当达到所述预设下一子时刻时，获取截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值；
根据预测的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值，与获取的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值，确定交换行为。
11.一种互联网资源请求值的预测装置，其特征在于，包括：第一获取单元、第一确定单元、第二获取单元、第二确定单元以及预测单元，其中，
所述第一获取单元，用于获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；
所述第一确定单元，用于根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；
所述第二获取单元，用于获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；
所述第二确定单元，用于根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；
所述预测单元，用于根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于：
根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息；
根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于：
根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息、季节性趋势信息以及随机趋势信息；
根据所述长期趋势信息以及随机趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定第一预测值；
根据所述季节性趋势信息，利用三次指数平滑法，确定第二预测值；
根据所述第一预测值以及所述第二预测值，确定所述目标资源请求的初步预测值。
14.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于：
根据所述历史交换率数据，利用移动平均值，确定第一交换率趋势信息，并根据第一预设规则，确定第一调节系数；和/或
根据所述历史交换率数据，利用对数周期性幂律模型，确定第二交换率趋势信息，并根据第二预设规则，确定第二调节系数；
根据所述第一调节系数和/或所述第二调节系数，确定调节系数。
15.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述预测单元，具体用于：
根据所述初步预测值、所述调节系数以及特殊时间段系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。
16.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元，具体用于：
获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出待处理时间序列数据；
对所述待处理时间序列数据进行缺失值处理，确定出时间序列数据。
17.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：监控单元，具体用于：
根据预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，通过自有资源交换目标资源；
当处于所述单位时间段内，并达到预设子时刻，获取截至所述预设子时刻所述目标资源的实时累计请求值；
根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；
根据所述实时累积请求值以及所述预设时刻累计占比，预测所处单位时间段内的请求值；
根据所述预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，与预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，确定交换行为。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述监控单元，具体用于：
根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为多个历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值的平均值。
19.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述监控单元，具体用于：
根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为与所处单位时间段具有相同特性的单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值。
20.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述监控单元，还用于：
根据历史请求数据，确定预设下一子时刻历史累计占比，所述预设下一子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设下一子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；
根据预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，以及所述预设下一子时刻历史累计占比，预测截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值；
当达到所述预设下一子时刻时，获取截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值；
根据预测的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值，与获取的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值，确定交换行为。
21.一种互联网交易量的预测方法，其特征在于，包括：
获取历史交易数据，并根据所述历史交易数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内的目标货币交易量；
根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标货币交易量的初步预测值；
获取历史汇率数据；
根据所述历史汇率数据，确定汇率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；
根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标货币的交易量。