汽车未来保值率预测方法、系统、设备及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种汽车未来保值率预测方法、系统、设备及可读存储介质，对待预测汽车文本数据进行分词得到待预测汽车文本序列；对待预测汽车文本序列中的每个词进行词向量映射，并作为编码器‑解码器模型的输入，输出得到待预测汽车的未来保值率预测结果；其中，编码器‑解码器模型采用基于门循环单元变体的编码器‑解码器模型；本发明中待测汽车文本数据的收集和处理较结构化数据过程简单；并能够放大离散数据的作用，充分发挥了离散数据的作用，有效减少了人工收集和处理结构化的历史数据的成本；模型的输入长度可以根据文本的长度自适应变化，灵活性好；解码过程能够充分发挥循环神经网络对时序的理解，体现了新车未来保值率之间的时序性。