[發(fā)明專利]一種市場價格走勢預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811601887.4
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN109493150A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李澤琦;李澤瑄
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥優(yōu)控科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 合肥匯融專利代理有限公司 34141
• 代理人: 李帆

1.一種市場價格走勢預(yù)測方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

步驟一：初始化：令分類器集合C為空集，人工設(shè)置C的元素數(shù)量上限M，M為大于1的整數(shù)；

步驟二：如果存在上一個數(shù)據(jù)塊S，則對其進行標(biāo)記，即為樣本s_i∈S分配一個標(biāo)記y_i，得到標(biāo)記后的數(shù)據(jù)塊L＝{l_i＝(s_i,y_i),i＝1,2···,|L|}，標(biāo)記內(nèi)容包括：陡降、緩降、持平、緩升、陡升；

步驟三：在L上訓(xùn)練一個分類器C′，求該分類器C′的權(quán)重

其中表示L中標(biāo)記的分布；

步驟四：用L增量訓(xùn)練中的所有分類器；

步驟五：對中的每個分類器C_j，求取其權(quán)重方法如下：

其中，表示分類器C_j將樣本s_i預(yù)測為y_i的概率，|S|為S中樣本個數(shù)；

步驟六：等待新數(shù)據(jù)塊的到來，如果到來，對其每個樣本進行預(yù)測，方法如下：首先計算集成分類概率向量

其中，表示樣本輸入到分類器C_j中輸出的置信度向量，該向量之和為1；然后選取中最大值對應(yīng)的類作為的最終預(yù)測；

步驟七：令如果中的分類器數(shù)量大于M，則求取可被替換分類器并令其中的求取方法如下：

其中，γ取大于0的實數(shù)；d(·,·)為多樣性系數(shù)；

步驟八：重復(fù)步驟二至七，即可實現(xiàn)新進數(shù)據(jù)塊的預(yù)測與分類器的修正。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種市場價格走勢預(yù)測方法，其特征在于，所述的樣本由以下變量組成：地域、天氣、氣候、節(jié)日、成本走勢、供需情況、環(huán)境友好度、政策符合度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種市場價格走勢預(yù)測方法，其特征在于，所述的多樣性系數(shù)為采用以下形式：

其中，表示與在數(shù)據(jù)塊S上中共同分錯的樣本數(shù)，表示C_i在數(shù)據(jù)塊S上中分錯但C_j在數(shù)據(jù)塊S上中分對的樣本數(shù)，表示C_i在數(shù)據(jù)塊S上中分對但C_j在數(shù)據(jù)塊S上中分錯的樣本數(shù)，表示C_i與C_j在數(shù)據(jù)塊S上中共同分對的樣本數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種市場價格走勢預(yù)測方法，其特征在于，所述的分類器為決策樹或支持向量機。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種市場價格走勢預(yù)測方法，其特征在于，如果所選分類器為決策樹，那么步驟三中所述的增量訓(xùn)練的算法為ID4、ID5R或ITI。