[發(fā)明專利]基于預(yù)測(cè)模型適用性判斷的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510324352.7
• 申請(qǐng)日: 2015-06-12
• 公開（公告）號(hào): CN104866932A
• 公開（公告）日: 2015-08-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉大同;彭宇;郭力萌;彭喜元
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 張利明

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

當(dāng)前時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法研究主要圍繞改進(jìn)預(yù)測(cè)模型以適應(yīng)數(shù)據(jù)特征展開，這種研究方法存在一定的問題：模型所適用的數(shù)據(jù)一般為離線數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用而言，時(shí)間序列特征可能出現(xiàn)變化，改進(jìn)的模型的適用性難以保證；即使改進(jìn)模型仍然適用于當(dāng)前時(shí)間序列特征，在未來的模型應(yīng)用過程中，時(shí)間序列特征仍然可能出現(xiàn)一定的變化，模型仍然可能出現(xiàn)不適用當(dāng)前數(shù)據(jù)特征的問題。由于時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果與模型和數(shù)據(jù)特征之間的匹配程度有很大的關(guān)系，因此，為了保證離線改進(jìn)模型的應(yīng)用過程中的適用性，需要根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行模型適用性的檢驗(yàn)、檢驗(yàn)適用后再進(jìn)行預(yù)測(cè)應(yīng)用，這樣才能獲得良好的預(yù)測(cè)效果。但是，現(xiàn)有研究中均未對(duì)預(yù)測(cè)應(yīng)用過程中的模型適用性的檢驗(yàn)環(huán)節(jié)進(jìn)行研究，屬于領(lǐng)域研究空白。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究中，模型可能出現(xiàn)不適用當(dāng)前數(shù)據(jù)特征的問題，現(xiàn)提供基于預(yù)測(cè)模型適用性判斷的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。

基于預(yù)測(cè)模型適用性判斷的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，該方法包括以下步驟：

步驟一：根據(jù)當(dāng)前時(shí)間序列的幅值連續(xù)性、長(zhǎng)記憶性、趨勢(shì)性和季節(jié)性獲得當(dāng)前時(shí)間序列的數(shù)據(jù)類別；

步驟二：判斷步驟一獲得的數(shù)據(jù)類別是否與歷史時(shí)間序列的數(shù)據(jù)類別相同，是則執(zhí)行步驟三，否則重新進(jìn)行預(yù)測(cè)模型選擇，并利用新的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列；

步驟三：利用歷史預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，獲得模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)；

步驟四：根據(jù)模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)獲得適用性評(píng)價(jià)結(jié)果；

步驟五：根據(jù)適用性評(píng)價(jià)結(jié)果獲得評(píng)價(jià)結(jié)果的變化百分比Degree；

步驟六：根據(jù)適用性評(píng)價(jià)類型將評(píng)價(jià)結(jié)果的變化百分比Degree與適用性判斷閾值進(jìn)行比較，判斷歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)是否適用于當(dāng)前時(shí)間序列；

若歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)均適用，則利用該歷史預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列；

若歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)適用，歷史預(yù)測(cè)模型的參數(shù)不適用，則重新訓(xùn)練歷史預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，并利用重新訓(xùn)練參數(shù)后的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列；

若歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)均不適用，則重新進(jìn)行預(yù)測(cè)模型選擇，并利用新的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列。

步驟三所述模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：歷史時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)和當(dāng)前時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)；

獲得模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體方法為：

利用歷史時(shí)間序列和歷史預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，獲得歷史時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)，

利用當(dāng)前時(shí)間序列和歷史預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，獲得當(dāng)前時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)。

步驟四的具體方法為：

根據(jù)歷史時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)獲得歷史適用性評(píng)價(jià)結(jié)果，

根據(jù)當(dāng)前時(shí)間序列的模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)獲得當(dāng)前適用性評(píng)價(jià)結(jié)果。

步驟五的具體方法為：

根據(jù)歷史適用性評(píng)價(jià)結(jié)果和當(dāng)前適用性評(píng)價(jià)結(jié)果獲得評(píng)價(jià)結(jié)果的變化百分比Degree。

通過下式獲得評(píng)價(jià)結(jié)果的變化百分比：

Degree=NewMetric-MetricMetric·100]]>

其中，Degree為評(píng)價(jià)結(jié)果的變化百分比，NewMetric為當(dāng)前適用性評(píng)價(jià)結(jié)果，Metric為歷史適用性評(píng)價(jià)結(jié)果。

步驟六所述適用性評(píng)價(jià)類型為類型一或類型二：

所述類型一為：適用性評(píng)價(jià)結(jié)果越小，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的適用性越好；

所述類型二為：適用性評(píng)價(jià)結(jié)果越大，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的適用性越好。

步驟六的具體步驟為：

若適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)為類型一，則判斷歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)是否適用于當(dāng)前時(shí)間序列步驟如下：

所述適用性判斷閾值為：A和B，且0<A<B；

當(dāng)Degree≤A時(shí)，歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)均適用于當(dāng)前時(shí)間序列；

當(dāng)A<Degree≤B時(shí)，歷史預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)適用，歷史預(yù)測(cè)模型的參數(shù)不適用于當(dāng)前時(shí)間序列；