本申请涉及计算机，并且更具体地，涉及计算机事务数据调拨方法、装置、存储介质、产品及电子设备。

背景技术：

1、在需要涉及如转账、交易或借贷等事务数据流动、调度的事件的行业中，往往需要兼顾事务数据使用效率与流动性风险平衡，现有技术中可以根据历史数据实现对于未来事务数据需求的天级预测，即可以预测未来某天内所需要的事务数据值，从而使得用户或相关企业可以提前进行事务数据调拨规划，但是现有技术中的天级预测难以满足实时调拨需求，也难以应对一天中由于营销活动或其他因素所导致的突发状况，无法帮助用户应对突发的事务数据需求的冲击，需要提供一种更为精细且拥有针对不确定性情况进行应对的事务数据调拨方法。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了事务数据调拨方法、装置、存储介质、产品及电子设备，该方法能够将天级预测与小时级预测解耦，并结合历史预测偏差进行残差修正，实现多时间尺度预测结果的动态融合，提高事务数据需求预测的精度和准确性，进一步提高后续事务数据调拨的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种事务数据调拨方法，所述方法包括：

3、将历史时间窗口内的日级粒度数据输入天级预测模型，获得目标时间窗口内各日的事务数据需求基准值；

4、将所述历史时间窗口内的小时级粒度数据输入小时级预测模型，获得所述目标时间窗口内各小时的事务数据需求比例；

5、基于历史预测偏差计算所述目标时间窗口内目标小时对应的残差修正项；

6、基于所述事务数据需求基准值、所述事务数据需求比例和所述残差修正项，确定所述目标小时对应的事务数据需求预测值；

7、基于所述事务数据需求预测值，生成事务数据调拨决策。

8、第二方面，本申请实施例提供了一种事务数据调拨装置，所述装置包括：

9、天级数据计算单元，用于将历史时间窗口内的日级粒度数据输入天级预测模型，获得目标时间窗口内各日的事务数据需求基准值；

10、小时级数据计算单元，用于将所述历史时间窗口内的小时级粒度数据输入小时级预测模型，获得所述目标时间窗口内各小时的事务数据需求比例；

11、残差项计算单元，用于基于历史预测偏差计算所述目标时间窗口内目标小时对应的残差修正项；

12、预测值计算单元，用于基于所述事务数据需求基准值、所述事务数据需求比例和所述残差修正项，确定所述目标小时对应的事务数据需求预测值；

13、调拨决策单元，用于基于所述事务数据需求预测值，生成事务数据调拨决策。

14、第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

15、第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

16、第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，可包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。

17、在本申请一个或多个实施例中，将历史时间窗口内的日级粒度数据输入天级预测模型，获得目标时间窗口内各日的事务数据需求基准值，将所述历史时间窗口内的小时级粒度数据输入小时级预测模型，获得所述目标时间窗口内各小时的事务数据需求比例，基于历史预测偏差计算所述目标时间窗口内目标小时对应的残差修正项，基于所述事务数据需求基准值、所述事务数据需求比例和所述残差修正项，确定所述目标小时对应的事务数据需求预测值，基于所述事务数据需求预测值，生成事务数据调拨决策。通过将天级预测与小时级预测解耦，并结合历史预测偏差进行残差修正，实现了多时间尺度预测结果的动态融合，提高了事务数据需求预测的精度和准确性，进一步提高了后续事务数据调拨的准确性。

1.一种事务数据调拨方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史预测偏差计算所述目标时间窗口内目标小时对应的残差修正项，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种事务数据调拨装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1~6任意一项的方法步骤。

10.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项的方法步骤。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项的方法步骤。