基于双时间序列协同的收入预估方法、系统、设备及介质

本公开提供一种基于双时间序列协同的收入预估方法、系统、电子设备及存储介质，以解决收入预估依赖长周期数据，模型训练周期长、适应性差的问题，所述方法包括：采用最近多个月份和当前t月份1～d号的真实日出账收入作为训练依据，其中，d≥5；对最近多个月份的数据与t月份1～d号的数据的趋势相似度进行验证；基于验证结果，计算最近多个月份每日收入占比均值并归一化，构建历史比例序列，并基于历史比例序列和已有的当月收入数据，构建t月份的日预估收入序列，以生成双时间序列；基于双时间序列和不断纳入的真实值，构建预估模型，预估到当月月底的累计收入。本公开可以缩短数据准备周期，提升收入预估的响应速度和环境适应性。