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摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭露一种基于预测模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法当待处理预测模型上线时，获取待处理预测模型对应的模型文件，得到初始模型文件，以及获取特征信息，将初始模型文件和特征信息存储于数据库中；接收和解析调用模型命令，以获取待预测主体编号、待预测数据日期以及预测模型标识；从数据库中获取预测模型对应的目标模型文件，并解析目标模型文件，以加载目标预测模型，获取待预测主体和待预测数据，并将待预测主体和待预测数据输入到目标预测模型中进行预测，得到预测结果。本申请还涉及区块链技术，特征信息存储于区块链中。本申请实现模型的快速部署，有利于提高预测模型对预测数据预测效率。

主权项：1.一种基于预测模型的数据预测方法，其特征在于，包括：当待处理预测模型上线时，获取所述待处理预测模型对应的模型文件，得到初始模型文件，以及基于所述初始模型文件，获取待处理预测模型对应的特征信息，并将所述模型文件和所述特征信息存储于数据库中，其中，所述待处理预测模型包括新版本预测模型和全新预测模型；当接收到调用模型命令时，解析所述调用模型命令，以获取所述调用模型命令中的待预测主体编号、待预测数据日期以及预测模型标识，其中，所述预测模型标识包括模型编号、模型版本号以及模型文件名称；基于所述预测模型标识，从数据库中获取所述预测模型标识对应的模型文件，作为目标模型文件，并解析所述目标模型文件，以加载所述目标模型文件对应的目标预测模型；基于所述待预测主体编号和待预测数据日期，获取待预测主体和待预测数据，并将所述待预测主体和所述待预测数据输入到所述目标预测模型中进行预测，得到预测结果；通过定时检测的方式，检测所述预测模型是否得到所述预测结果，得到检测结果；若所述检测结果为未得到所述预测结果，则判定所述预测模型发生异常，并生成告警信息；若所述检测结果为得到所述预测结果，则遍历所述预测结果，判断所述预测结果是否包括错误标识；若包括所述错误标识，则判定所述预测模型发生异常，并生成所述告警信息；所述当待处理预测模型上线时，获取所述待处理预测模型对应的模型文件，得到初始模型文件，以及基于所述初始模型文件，获取待处理预测模型对应的特征信息，并将所述模型文件和所述特征信息存储于数据库中，包括：当接收到所述待处理预测模型上线时，获取所述待处理预测模型对应的模型文件，得到所述初始模型文件；将所述初始模型文件返回用户端，以获取用户端对所述初始模型文件所配置的所述特征信息，其中，所述特征信息包括特征变量和模型标识；按照预设的排列顺序，将所述特征变量序列化存储于所述数据库中，以及将所述模型文件和所述模型标识存储于所述数据库中；所述基于所述待预测主体编号和待预测数据日期，获取待预测主体和待预测数据，并将所述待预测主体和所述待预测数据输入到所述目标预测模型中进行预测，得到预测结果，包括：根据所述待预测主体编号，遍历所述数据库，获取所述待预测主体；基于所述预测主体以及所述待预测数据日期，从所述数据库中获取所述待预测数据；将所述待预测主体和所述待预测数据输入到所述目标预测模型中；基于所述目标预测模型的特征变量，识别所述待预测数据中所述特征变量对应的数据，作为目标数据；根据所述特征变量的预设权重，对所述目标数据进行预测，得到所述预测结果。

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