[發(fā)明專利]一種商品價格預測方法以及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710632517.6 | 申請日： | 2017-07-28 |
| 公開（公告）號： | CN107369049A | 公開（公告）日： | 2017-11-21 |
| 發(fā)明（設計）人： | 馬寧;劉昱銘;段立新 | 申請（專利權）人： | 國信優(yōu)易數(shù)據(jù)有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙)11371 | 代理人： | 劉書芝 |
| 地址： | 100070 北京市豐臺*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 商品價格 預測 方法 以及 裝置 | ||
1.一種商品價格預測方法，其特征在于，包括：
獲取多個第一歷史時間點對應的待預測商品的歷史價格信息、多個第二歷史時間點對應的歷史氣象指數(shù)信息，以及多個未來時間點對應的預測氣象指數(shù)信息；
基于所述歷史價格信息和所述歷史氣象指數(shù)信息構建價格預測模型并對所述價格預測模型進行訓練；
基于訓練后的價格預測模型以及所述預測氣象指數(shù)信息對待預測商品的價格進行預測，得到多個未來時間點對應的商品價格預測值；
其中，所述第一歷史時間點、所述第二歷史時間點、以及所述未來時間點數(shù)量相同。
2.根據(jù)權利要求1所述的商品價格預測方法，其特征在于，基于所述歷史價格信息和所述歷史氣象指數(shù)信息構建價格預測模型，具體包括：
確定進行價格預測所基于的已知預測模型；其中，所述已知預測模型將待預測商品價格信息作為被解釋變量，將商品歷史價格信息作為第一解釋變量；
為所述已知預測模型增加第二解釋變量，構建價格預測模型；其中，所述第二解釋變量為氣象指數(shù)。
3.根據(jù)權利要求2所述的商品價格預測方法，其特征在于，采用如下方法對所述價格預測模型進行訓練：
將所述多個第一歷史時間點對應的待預測商品的歷史價格信息作為第一解釋變量的值，將所述多個第二歷史時間點對應的歷史氣象指數(shù)信息作為第二解釋變量的值，將所述多個第二歷史時間點對應的待預測商品的歷史價格信息作為被解釋變量的值輸入所構建的價格預測模型；
生成運算矩陣，并將輸入的信息作為所述運算矩陣中的對應元素代入所述運算矩陣；
其中，所述運算矩陣包括：解釋變量矩陣、參數(shù)矩陣和被解釋變量矩陣；所述解釋變量矩陣的列表征第一解釋變量和第二解釋變量，所述解釋變量矩陣的行表征第一解釋變量和第二解釋變量分別對應的不同時間點，且解釋變量矩陣的每一行中，第一解釋變量對應的時間點與第二解釋變量對應的時間點之間的時間差均相同；所述參數(shù)矩陣的行表征不同解釋變量對應的參數(shù)；所述被解釋變量矩陣的行表征被解釋變量對應的時間點，且每行被解釋變量對應的時間點與所述解釋變量矩陣對應行中第二解釋變量對應的時間點相同；
基于所述運算矩陣，采用預設算法確定各解釋變量的參數(shù)，從而得到訓練后的價格預測模型。
4.根據(jù)權利要求3所述的商品價格預測方法，其特征在于，基于訓練后的價格預測模型以及所述預測氣象指數(shù)信息對待預測商品的價格進行預測，具體包括：
將多個第三歷史時間點對應的待預測商品的歷史價格信息作為第一解釋變量的值，將所述未來時間點對應的預測氣象指數(shù)信息作為第二解釋變量的值，以及訓練得到的各解釋變量的參數(shù)輸入訓練后的價格預測模型；
將輸入的信息作為所述運算矩陣中的對應元素代入所述運算矩陣，得到多個未來時間點對應的商品價格預測值。
5.根據(jù)權利要求2所述的商品價格預測方法，其特征在于，還包括：
為所述已知預測模型增加至少一個第三解釋變量，構建價格預測模型；其中，不同第三解釋變量表征對待預測商品價格的不同影響元素。
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