一种消除农历新年影响的案件量预测方法

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马-克-数据 1.一种消除农历新年影响的案件量预测方法，其步骤包括：1)获取同一案由下历年的月度案件量并对其进行标记；对于农历新年所在月，标记后的月度案件量为x，否则为x；其中x为月度的案件量，y为年度，m、m为月份，l为非农历新年所在月，l′为农历新年所在月；m＝1或2，m≠m，l≠l′；(y, m′, l′)(y, m, l)′′′2)对步骤1)标记后的月度案件量进行处理，将同一年度1月、2月的案件量的平均值作为该年度1月、2月的案件量；3)根据步骤1)标记后的月度案件量计算出农历新年影响系数α；4)对步骤2)处理后的月度案件量数据进行平稳性检验，若检验通过则进行步骤5)，否则对步骤2)处理后的月度案件量数据进行多模型结合的线性变换直至平稳性检验通过为止；5)基于平稳性检验后的数据构建SARIMA模型，通过所述SARIMA模型对经过平稳性检验的数据进行预测，得到未来月份的初步预测结果；6)对构建SARIMA模型得到的残差进行残差检验，若通过残差检验，则将所得步骤5)初步预测结果作为初步优化预测结果；若未通过残差检验，则对所述残差进行差分处理，再利用Bi-LSTM模型对残差项信息进行预测，将残差项预测结果与初步预测结果进行加和得到初步优化预测结果；7)若该未来月份不是农历新年所在月，则将步骤6)得到的初步优化预测结果作为该未来月份的最终预测结果，否则将步骤6)得到的初步优化预测结果与步骤3)得到的农历新年影响系数相乘得到该未来月份的最终预测结果。