(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 202211116360.9 (22)申请日 2022.09.14 (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 王鹏　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 李燕娥 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 17/15(2006.01) G06N 3/02(2006.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于时间序列 的相关性分析方法、 装置、 设 备及介质 (57)摘要 本发明公开了基于时间序列的相关性分析 方法、 装置、 设备及介质， 方法包括： 从基础数据 库中获取与所输入的评估参数对应的基于时间 的序列化数据， 判断序列化数据是否符合初始条 件， 若符合则直接计算序列化数据中各项目之间 的综合相关系数； 若不符合则根据拟合模型获取 对应的拟合特征， 通过滞后评估模 型对拟合特征 进行分析以获取各项目之间的滞后系数， 通过滞 后系数对序列化数据进行滞后关联分析以获取 滞后相关系数。 本发明属于大数据处理的技术领 域， 上述方法可对序列化数据进行判断， 并根据 判断结果进行分类 分析， 以采用相匹配的分析方 法对不同类型的序列化数据进行分析并获取相 应的相关系数， 能够提高对金融数据之间进行关 联性分析的准确性。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115358628 A 2022.11.18 CN 115358628 A 1.一种基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述方法应用于管理服务器或 用户终端中， 所述方法包括： 若接收到用户输入的评估参数， 从预置的基础数据库获取与 所述评估参数对应的基于 时间的序列化数据； 判断所述序列化数据是否符合预置的初始条件； 若所述序列化数据符合所述初始条件， 根据 预置的相关系数计算公式计算所述序列化 数据中各项目之间的综合相关系数； 若所述序列化数据不符合所述初始条件， 根据预置的拟合模型获取与 所述序列化数据 中各项目对应的拟合特 征； 将所述拟合指数输入预置的滞后评估 模型， 以获取 各项目之间的滞后系数； 根据所述滞后系数对所述序列化数据进行滞后关联分析， 以得到所述序列化数据中各 项目之间的滞后相关系数。 2.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述从预置的 基础数据库获取与所述评估参数对应的基于时间的序列化数据， 包括： 获取与所述评估参数的项目及时间段对应的基础数据； 根据所述评估参数的周期视角对所述基础数据进行周期性统计， 得到对应的序列化数 据。 3.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述判断所述 序列化数据是否符合预置的初始条件， 包括： 判断所述序列化数据中各项目的数据值是否均满足初始条件中的线性条件； 若各所述项目的数据值均满足所述线性条件， 判断各所述项目的数据值是否均满足单 调性条件； 若任一所述项目的数据值不满足所述线性条件或所述单调性条件， 判定所述序列化数 据不符合所述初始条件； 若各所述项目的数据值均满足所述单调性条件， 判定所述序列化数据符合所述初始条 件。 4.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述根据 预置 的相关系数计算公式计算所述序列化数据中各项目之间的综合相关系数， 包括： 计算所述序列化数据中任意两个项目之间的线性相关系数； 计算所述序列化数据中任意两个项目之间的斯皮尔曼相关系数； 计算所述序列化数据中任意两个项目之间的肯德尔相关系数； 根据相关系数计算公式对任意两个项目的线性相关系数、 斯皮尔曼相关系数及肯德尔 相关系数进行加权计算， 得到各项目之间的综合相关系数。 5.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述根据 预置 的拟合模型获取与所述序列化数据中各项目对应的拟合特 征， 包括： 计算所述序列化数据中每一项目所包含数据值与拟合模型中各拟合函数之间的拟合 指数； 获取各项目的拟合指数进行组合以作为各项目对应的拟合特 征。 6.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述将所述拟权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358628 A 2合指数输入预置的滞后评估 模型， 以获取 各项目之间的滞后系数， 包括： 获取任意两个项目对应的拟合特 征以组合 为一组输入信息； 将组各所述输入信 息分别输入所述滞后评估模型， 以获取对应的输出信 息作为与 各所 述输入信息对应的滞后系数。 7.根据权利要求1所述的基于时间序列的相关性分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述 滞后系数对所述序列化数据进 行滞后关联分析， 以得到所述序列化数据中各项目之 间的滞 后相关系数， 包括： 根据所述相关系数计算公式计算所述序列化数据中各项目之间的综合相关系数； 根据所述滞后系数及预置的衰减计算公式对所述综合相关系数进行计算， 得到滞后相 关系数。 8.一种基于时间序列的相关性分析装置， 其特征在于， 所述装置配置于管理服务器或 用户终端中， 所述装置包括： 序列化数据获取单元， 用于若接收到用户输入的评估参数， 从预置的基础数据库获取 与所述评估参数对应的基于时间的序列化数据； 初始条件判断单 元， 用于判断所述序列化数据是否符合预置的初始条件； 综合相关系数计算单元， 用于若所述序列化数据符合所述初始条件， 根据预置的相关 系数计算公式计算所述序列化数据中各项目之间的综合相关系数； 拟合特征获取单元， 用于若所述序列化数据不符合所述初始条件， 根据预置的拟合模 型获取与所述序列化数据中各项目对应的拟合特 征； 滞后系数获取单元， 用于将所述拟合指数输入预置的滞后评估模型， 以获取各项目之 间的滞后系数； 滞后相关系数计算单元， 用于根据所述滞后系数对所述序列化数据进行滞后关联分 析， 以得到所述序列化数据中各项目之间的滞后相关系数。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 中任一项所述的基于时间序列的相关性分析 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存储有计算机程 序， 当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的基于时间序列的 相关性分析 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358628 A 3