(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210862240.7 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 平安国际融资 租赁有限公司 地址 200120 上海市浦东 新区中国 （上海） 自由贸易试验区世纪大道8号上海国 金中心办公楼二期37层 (72)发明人 李健婷　于思慧　 (74)专利代理 机构 上海汉之律师事务所 31378 专利代理师 冯华 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (54)发明名称 一种设备回租估值方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及大数据分析技术领域， 具体公开 了一种设备回租估值方法、 装置、 设备及介质， 包 括： 获取参考设备的特征数据和价格数据； 根据 预设的关键特征提取标准和数据规范对特征数 据和价格数据进行预处理， 得到参考设备数据 集； 基于参考设备数据集建立设备回租估值模型 并进行训练， 得到训练后的设备回租估值模型； 获取待估值 设备的特征数据， 将待估值设备的特 征数据输入至训练后的设备回租估值模 型， 得到 设备回租价格预估值。 本发明中通过采集线上线 下设备的特征数据和价格数据， 在设备回租估值 模型中进行设备回租估值， 提高设备回租估值的 效率和准确性。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 115239381 A 2022.10.25 CN 115239381 A 1.一种设备回租估值方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取参考设备的特 征数据和价格数据； 根据预设的关键特征提取标准和数据规范对所述特征数据和价格数据进行预处理， 得 到参考设备数据集； 基于所述参考设备数据集建立设备回租估值模型并进行训练， 得到训练后的设备回租 估值模型； 获取待估值设备的特征数据， 将所述待估值设备的特征数据输入至所述训练后的设备 回租估值模型， 得到设备回租价格预估值。 2.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 所述参考设备包括新设备、 已回租设备、 旧设备,所述特征数据包括设备的厂商信息、 设备规格、 品牌信息、 设备型号、 设备磨损信息、 设备使用年限； 所述获取参 考设备的特 征数据和价格数据， 包括： 获取历史设备回租项目中已回租设备的特征数据， 根据 预设的所述特征数据与价格数 据的对应关系， 得到已回租设备的价格数据； 获取新设备销售平台或新设备展示平台 中新设备的特 征数据和价格数据； 获取旧设备 出售平台 中旧设备的特 征数据和价格数据。 3.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 根据 预设的关键特征提取标 准和数据规范对所述特 征数据和价格数据进行 预处理， 得到参 考设备数据集， 包括： 通过所述预设的关键特征提取标准对所述参考设备的特征数据和价格数据进行特征 提取， 得到参 考设备特征信息； 通过所述预设的数据规范对所述参考设备特征信 息进行归一化处理和标准化处理， 得 到所述参考设备数据集。 4.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 基于所述参考设备数据集建 立设备回租估值模型并进行训练， 得到训练后的设备回租估值模型， 包括： 基于所述 参考设备数据集建立设备回租估值模型； 根据预设的训练数据集第一提取比例从所述参考设备数据集中提取第一参考设备训 练数据集； 将所述第一参考设备训练数据集输入所述设备回租估值模型中进行训练， 更新所述设 备回租估值模型的目标函数的参数， 得到训练后的设备回租估值模型。 5.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 基于所述参考设备数据集建 立设备回租估值模型并进行训练， 得到训练后的设备回租估值模型之后， 包括： 根据预设的测试 数据集提取比例从所述 参考设备数据集中提取参 考设备测试 数据集； 将所述参考设备测试数据集输入所述训练后的设备回租估值模型中， 得到测试预估 值； 获取所述参考设备测试数据集中的设备折旧时间区间数据， 根据 所述折旧时间区间数 据对同类型设备 的特征数据进行比对， 得到平衡估值点和 最优估值区间， 所述最优估值区 间基于所述平衡估值 点的预设区间范围覆盖所述 价格数据的比例得到； 若所述测试预估值在所述最优估值 区间的预设范围内， 则确定所述训练后的设备回租 估值模型能够进行使用；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239381 A 2若所述测试预估值不在所述最优估值 区间的预设范围内， 则确定所述训练后的设备回 租估值模型不能进行使用， 并根据预设的训练数据集第二提取比例从所述参考设备数据集 中提取第二参考设备训练数据集， 将所述第二参考设备训练数据集输入所述训练后的设备 回租估值模型中进行训练。 6.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 获取待估值设备的特征数 据， 将所述待估值设备 的特征数据输入至所述训练后的设备回租估值模型， 得到设备回租 价格预估值之后， 包括： 获取设备回租实际价格， 将所述设备回租实际价格与 所述设备回租价格预估值进行偏 差比对； 若所述设备回租实际价格与 所述设备回租价格预估值的偏差在预设的偏差范围内， 则 根据所述偏差范围内的设备回租价格预估值对训练后的设备回租估值模型进行重新训练； 若所述设备回租实际价格与 所述设备回租价格预估值的偏差不在预设的偏差范围内， 则根据所述偏差范围外的设备回租价格预估值从所述参考设备的特征数据和 价格数据中 提取突发干扰特征， 通过所述突 发干扰特征对所述训练后的设备回租估值模型进 行重新训 练， 当所述设备回租实际价格与所述设备回租价格预估值的偏差在预设的偏差范围内时停 止训练。 7.根据权利要求1所述的设备回租估值方法， 其特征在于， 获取待估值设备的特征数 据， 将所述待估值设备 的特征数据输入至所述训练后的设备回租估值模型， 得到设备回租 价格预估值之后， 包括： 在预设的模型回检时间范围内对所述训练后的设备回租估值模型进行定期回检， 得到 回检结果； 根据所述回检结果调整所述预设的关键特 征提取标准和数据规范； 根据所述回检结果调整所述 参考设备的特 征数据和价格数据的获取 方式。 8.一种设备回租估值装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 交互模块， 用于获取参 考设备的特 征数据和价格数据； 预处理模块， 用于根据 预设的关键特征提取标准和数据规范对所述特征数据和价格数 据进行预处理， 得到参 考设备数据集； 模型训练模块， 用于基于所述参考设备数据集建立设备回租估值模型并进行训练， 得 到训练后的设备回租估值模型； 估值模块， 用于取待估值设备的特征数据， 将所述待估值设备的特征数据输入至所述 训练后的设备回租估值模型， 得到设备回租价格预估值。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理 器执行时， 使得 所述电子设备实现如权利要求1至7中任意 一项所述的设备回租估值方法。 10.一种计算机可读介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 该计算机程序被处理 器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的设备回租估值方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239381 A 3