本申请涉及人工智能领域，公开了一种基于强化学习的风险预测的方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：接收目标标的物的风险预测请求，该风险预测请求包括预测日期；获取该风险预测请求的接收日期和接收日期的前N天目标标的物的目标历史数据；对目标历史数据进行特征提取，得到多个预设特征维度中每一预设特征维度对应的目标状态特征；将目标状态特征输入至第一风险预测模型，得到目标标的物在预测日期的风险值，其中，第一风险预测模型是基于第一训练集、第一Critic模型或第二Critic模型，对第一Actor模型进行优化得到的模型。实施本申请实施例，可以提高风险预测的准确率，有利于进行风险决策。
声明：
“基于强化学习的风险预测的方法、装置、设备及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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