(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211242430.5 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 郭丽颍　 (74)专利代理 机构 广东良马律师事务所 4 4395 专利代理师 李良 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 5/04(2006.01) G06N 20/20(2019.01) (54)发明名称 一种网点开门预测方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种网点开门预测方法、 装 置、 设备及存储介质， 包括： 基于网点历史访问信 息获取到的网点开门的特征数据， 并基于特征数 据对机器学习模 型进行训练， 从而构建网点开门 预测模型， 并根据网点开门预测模 型的训练指标 参数进行参数优化， 确定最优参数模 型对应的网 点开门预测模型， 进一增强模型的准确性， 最终 利用网点开门预测模型对各网点是否开门进行 预测， 解决了目前没有系统性预测并监控周末网 点是否开门情况的方案， 对零售网点周末是否开 门只是使用历史数据加上对应的权重进行简单 的周末开门预测， 无法自动智能预测网点周末是 否开门并监控周末零售网点开门情况的技术问 题。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115545313 A 2022.12.30 CN 115545313 A 1.一种网点 开门预测方法， 其特 征在于， 包括： S1、 根据网点历史访问信息获取 所述网点 开门的特 征数据； S2、 将所述特 征数据按预设比例分为训练数据以及预测数据； S3、 将所述训练数据输入至机器学习模型中进行训练， 得到训练后的网点开门预测模 型； S4、 将所述预测数据输入至所述网点开门预测模型， 得到所述网点开门预测模型的训 练指标数据； S5、 若所述训练指标数据低于第一预设阈值， 则根据所述训练数据以及所述预测数据 对所述网点开门预测模型进行参数优化， 直到所述训练指标数据不低于所述第一预设阈 值， 得到最优参数模型对应的所述网点 开门预测模型； S6、 基于所述网点 开门预测模型的输出值得到网点的开门预测结果。 2.根据权利要求1所述的网点 开门预测方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取专家模型； 将所述专家模型与 所述网点开门预测模型结合， 通过误差函数得到所述专家模型与 所 述网点开门预测模型 结合的最优权 重结果； 根据所述 最优权重结果构建所述专 家模型与所述网点 开门预测模型的混合预测模型。 3.根据权利要求1所述的网点开门预测方法， 其特征在于， 所述步骤S1与所述步骤S2之 间还包括： 将所述特征数据进行预处理， 所述预处理包括清洗所述特征数据以及对所述特征数据 与网点开门预测模型的相关性进行分析。 4.根据权利要求3所述的网点开门预测方法， 其特征在于， 所述对所述特征数据与网点 开门预测模型的相关性进行分析 具体包括： 根据对所述特征数据的数学特征方式建立特征工程， 得到所述特征数据的线性相关 性； 建立xgb分类模型， 对所述特 征数据的有效性进行筛 选， 确定有效的特 征数据。 5.根据权利要求1所述的网点开门预测方法， 其特征在于， 所述步骤S5中根据所述训练 数据以及所述预测数据对所述网点 开门预测模型进行参数优化具体包括： 根据所述训练数据以及所述预测数据， 通过超参数模型调优法对所述网点开门预测模 型进行参数优化。 6.根据权利要求1所述的网点 开门预测方法， 其特 征在于， 所述 步骤S6具体包括： 设置所述网点 开门预测模型的输出阈值； 若所述网点开门预测模型的输出值不低于所述输出阈值， 则网点的开门预测结果为第 一预测结果； 若所述网点开门预测模型的输出值低于所述输出阈值， 则网点的开门预测结果为第 二 预测结果。 7.一种网点 开门预测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取 单元， 用于根据网点历史访问信息获取 所述网点 开门的特 征数据； 分类单元， 用于将所述特 征数据按预设比例分为训练数据以及预测数据； 第一训练单元， 用于将所述训练数据输入至机器学习模型中进行训练， 得到训练后的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545313 A 2网点开门预测模型； 第二训练单元， 用于将所述预测数据输入至所述网点开门预测模型， 得到所述网点开 门预测模型的训练指标 数据； 处理单元， 用于若所述训练指标数据低于第一预设阈值， 则根据所述训练数据以及所 述预测数据对所述网点开门预测模型进行参数优化， 直到所述训练指标数据不低于所述第 一预设阈值， 得到所述网点 开门预测模型； 预测单元， 用于基于所述网点 开门预测模型的输出值得到网点的开门预测结果。 8.根据权利要求7 所述的网点 开门预测装置， 其特 征在于， 还 包括： 第二获取 单元， 用于获取专 家模型； 组合单元， 用于将所述专家模型与所述网点开门预测模型结合， 通过误差函数得到所 述专家模型与所述网点 开门预测模型 结合的最优权 重结果； 构建单元， 用于根据 所述最优权重结果构建所述专家模型与 所述网点开门预测模型的 混合预测模型。 9.一种网点 开门预测设备， 其特 征在于， 所述设备包括处 理器以及存 储器： 所述存储器用于存 储程序代码， 并将所述 程序代码传输给 所述处理器； 所述处理器用于根据 所述程序代码中的指令执行权利要求1 ‑6任一项所述的网点开门 预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质用于存储程序代 码， 所述程序代码用于执 行权利要求1 ‑6任一项所述的网点 开门预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545313 A 3