不动产周期预测方法、系统、电子设备以及存储介质

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种不动产周期预测方法、系统、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取影响不动产周期轮动的特征数据；对特征数据进行季节状态判定，得到不动产的初始季节标签和置信度，其中，初始季节标签表示不动产的流动周期信息；基于不动产所在的地域级别信息，对初始季节标签进行校正，得到校正季节标签；基于校正季节标签和置信度，得到地域的不动产周期转换概率；基于不动产周期转换概率，得到不动产的周期预测结果。通过该方法，可以结合宏观调控因子和微观行为数据对不动产周期波动规律进行深度解析，提高不动产周期预测的精准度。