(19)中华 人民共和国 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 202111425627.8 (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 王庆　王贺颖　张玉坦　丁林林　 胡悦　詹厚龙　曹思龙　许子康　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 代理人 任亚娟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/28(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于天气参数的影响指数确定方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于天气参数的影响指 数确定方法及装置。 其中， 该方法包括： 根据目标 区域的历史天气数据构建训练数据集， 其中， 历 史天气数据包括目标区域的历史天气参数以及 历史业务数据； 根据训练数据集对 预设模型进行 训练， 以得到天气数据模型； 根据天气数据模型 以及目标区域的天气参数， 确定天气参数对目标 区域中业务数据的影响指数。 本发 明解决了相关 技术中无法准确确定天气对相关业务的影响的 技术问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114239924 A 2022.03.25 CN 114239924 A 1.一种基于天气数据的影响指数确定方法， 其特 征在于， 包括： 根据目标区域的历史天气数据构建训练数据集， 其中， 所述历史天气数据包括所述目 标区域的历史天气参数以及历史业 务数据； 根据所述训练数据集对预设模型进行训练， 以得到天气数据模型； 根据所述天气数据模型以及所述目标区域的天气参数， 确定所述天气参数对所述目标 区域中业 务数据的影响指数。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据目标区域的历史天气数据构建训练数 据集， 包括： 对所述历史天气参数进行 预设处理； 以及， 对所述历史业 务数据进行目标值构建； 根据经过处理后的历史天气参数以及业 务数据构建所述训练数据集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 对所述历史天气参数进行 预设处理， 包括： 剔除所述历史天气参数中的异常值 参数以及缺失值 参数； 对所述历史天气参数进行 数值转换。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述历史业务数据进行目标值构建， 包 括： 根据所述历史业 务数据的增长率对所述 业务数据进行处 理； 和/或， 根据所述历史业 务数据的业 务周期对所述 业务数据进行处 理。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述天气数据模型以及所述目标区域 的天气参数， 确定所述天气参数对所述目标区域中业 务数据的影响指数， 包括： 将所述目标区域中多个时间粒度的天气参数以及所述天气数据模型确定所述多个时 间粒度对应的多个 影响指数； 确定所述多个影响指数确定所述目标区域对应的上级区域的多个时间粒度对应的多 个上级影响指数。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设模型包括回归树模型， 其中， 根据 所述训练数据集对预设模型进行训练， 以得到天气数据模型， 包括： 根据所述训练数据集对所述回归树模型进行训练， 以得到所述天气数据模型。 7.一种基于天气参数的影响指数确定装置， 其特 征在于， 包括： 处理单元， 用于根据目标区域的历史天气数据构建训练数据集， 其中， 所述历史天气数 据包括所述目标区域的历史天气参数以及历史业 务数据； 训练单元， 用于根据所述训练数据集对预设模型进行训练， 以得到天气数据模型； 确定单元， 用于根据所述天气数据模型以及所述目标区域的天气参数， 确定所述天气 参数对所述目标区域中业 务数据的影响指数。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述预设模型包括回归树模型， 其中， 训练 单元， 包括： 训练模块， 用于根据所述训练数据集对所述回归树模型进行训练， 以得到所述天气数 据模型。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器， 存储器及存储在所述存储器上并可在所述 处理器上运行的程序或指令， 所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1 ‑5所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239924 A 2述的基于天气参数的影响指数确定方法的步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质上存储程序或指令， 所述程序 或指令被处理器执行时实现如权利要求1 ‑5所述的基于天气参数的影响指数确定方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239924 A 3