所属的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品，因此，本发明可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
背景技术：
1、电信行业在经历了通讯技术的飞速发展后，5g技术也在商业规模上迅猛冲刺，5g时代电信计费系统的业务更加复杂，客户针对计费系统中的错单，无主等话单的处理准确性，及时性等提出了更高的要求，目前计费系统错单多而且不够规范，主要采取计费错单手工定期回收的处理方式，严重依赖维护人员，且计费错单回收处理不及时。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，具体提供了一种基于人工智能的错单预测方法、系统、设备和存储介质，具体如下：
2、1)第一方面，本发明提供一种基于人工智能的错单预测方法，具体技术方案如下：
3、基于错单训练数据集对预设网络模型进行训练，得到错单最终预测模型；
4、根据第一预设时长内的错单增量数据和错单最终预测模型，预测第二预设时长内的每个错单错误码的错单量。
5、本发明提供的一种基于人工智能的错单预测方法的有益效果如下：
6、通过人工智能的方式，能够快速且精准预测每个错单错误码的错单量，以便于及时对错单进行回收，智能化程度高，效率高。
7、在上述方案的基础上，本发明的一种基于人工智能的错单预测方法还可以做如下改进。
8、进一步，还包括：
9、根据预测得到的第二预设时长内的每个错单错误码的错单量，执行错单回收流程，并在第一预设时长内完成错单回收。
10、采用上述进一步方案的有益效果是：通过执行错单回收流程，能及时完成错单回收，极大提高错单回收效果，且在第一预设时长内完成错单回收，不会影响下次错单量的预测。
11、进一步，对预设网络模型进行训练之前，还包括：
12、根据计费业务和错单错误码，对错单训练数据集中的错单数据进行规范化清洗处理。
13、进一步，预设网络模型为长短期记忆网络。
14、2)第二方面，本发明还提供一种基于人工智能的错单预测系统，具体技术方案如下：
15、包括训练模块和预测模块；
16、训练模块用于：基于错单训练数据集对预设网络模型进行训练，得到错单最终预测模型；
17、预测模块用于：根据第一预设时长内的错单增量数据和错单最终预测模型，预测第二预设时长内的每个错单错误码的错单量。
18、在上述方案的基础上，本发明的一种基于人工智能的错单预测系统还可以做如下改进。
19、进一步，还包括错单回收模块，错单回收模块用于：
20、根据预测得到的第二预设时长内的每个错单错误码的错单量，执行错单回收流程，并在第一预设时长内完成错单回收。
21、进一步，还包括数据处理模块，数据处理模块用于：在对预设网络模型进行训练之前，根据计费业务和错单错误码，对错单训练数据集中的错单数据进行规范化清洗处理。
22、进一步，预设网络模型为长短期记忆网络。
23、3)第三方面，本发明还提供一种电子设备，电子设备包括处理器，处理器与存储器耦合，存储器中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使电子设备实现上述任一项基于人工智能的错单预测方法。
24、4)第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使计算机实现上述任一项基于人工智能的错单预测方法。
25、需要说明的是，本发明的第二方面至第四方面的技术方案及对应的可能的实现方式所取得的有益效果，可以参见上述对第一方面及其对应的可能的实现方式的技术效果，此处不再赘述。
1.一种基于人工智能的错单预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的错单预测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的错单预测方法，其特征在于，对预设网络模型进行训练之前，还包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于人工智能的错单预测方法，其特征在于，所述预设网络模型为长短期记忆网络。
5.一种基于人工智能的错单预测系统，其特征在于，包括训练模块和预测模块；
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的错单预测系统，其特征在于，还包括错单回收模块，所述错单回收模块用于：
7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的错单预测系统，其特征在于，还包括数据处理模块，所述数据处理模块用于：在对预设网络模型进行训练之前，根据计费业务和错单错误码，对错单训练数据集中的错单数据进行规范化清洗处理。
8.根据权利要求5至7任一项所述的一种基于人工智能的错单预测系统，其特征在于，所述预设网络模型为长短期记忆网络。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述处理器加载并执行，以使所述电子设备实现如权利要求1至4任一项权利要求所述的一种基于人工智能的错单预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以使计算机实现如权利要求1至4任一项权利要求所述的一种基于人工智能的错单预测方法。
