[發(fā)明專利]一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法、裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011450969.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-12
• 公開（公告）號(hào): CN112508283A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 佟忠正;趙永發(fā);林俊;王澤涌;洪雨天;鄭杰生;黃杰韜;王喆;吳赟;臧笑宇;陳非
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東電力信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州一銳專利代理有限公司 44369
• 代理人: 楊昕昕;董云

本發(fā)明涉及一種模型構(gòu)建方法，具體公開了一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法，所述的一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法，應(yīng)用于企業(yè)招投標(biāo)的電子設(shè)備，用于企業(yè)對(duì)當(dāng)前招投標(biāo)所需的評(píng)標(biāo)專家人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括：步驟S1：獲取歷年招投標(biāo)評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的數(shù)據(jù)，整合為歷史數(shù)據(jù)序列；步驟S2：對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)序列進(jìn)行多次模型擬合，得到最終模型；步驟S3：根據(jù)所述最終模型，得到所述企業(yè)當(dāng)次招投標(biāo)評(píng)專家人數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列。本發(fā)明具有能夠通過構(gòu)建時(shí)間序列模型來預(yù)測(cè)企業(yè)在未來招投標(biāo)所需要評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種模型構(gòu)建方法，具體涉及了一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

時(shí)間序列模型作為一種短期預(yù)測(cè)模型，是可以廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、氣象、地理、水文、地質(zhì)等各個(gè)領(lǐng)域。但是由于該模型的算法復(fù)雜，在建模時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)序列有著極為嚴(yán)格的校驗(yàn)過程和復(fù)雜變換過程，而在實(shí)際生活中很少有平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列，所以該模型在實(shí)際研究中很少應(yīng)用。目前并沒有一款能夠很好地在企業(yè)招投標(biāo)的過程中預(yù)測(cè)未來所需要評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的軟件。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在企業(yè)不能預(yù)測(cè)在未來招投標(biāo)所需要評(píng)標(biāo)專家的人數(shù)，本發(fā)明的目的在于提供時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法，具有能夠通過構(gòu)建時(shí)間序列模型來預(yù)測(cè)企業(yè)在未來招投標(biāo)所需要評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建方法，其特征在于，應(yīng)用于企業(yè)招投標(biāo)的電子設(shè)備，用于企業(yè)對(duì)當(dāng)前招投標(biāo)所需的評(píng)標(biāo)專家人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括：

步驟S1：獲取歷年招投標(biāo)評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的數(shù)據(jù)，整合為歷史數(shù)據(jù)序列；

步驟S2：對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)序列進(jìn)行多次模型擬合，得到最終模型；

步驟S3：根據(jù)所述最終模型，得到所述企業(yè)當(dāng)次招投標(biāo)評(píng)專家人數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列。

優(yōu)選地，所述整合為歷史數(shù)據(jù)序列包括：

對(duì)獲取到的歷年招投標(biāo)評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的數(shù)據(jù)整合為第一序列；

當(dāng)所述第一序列不為平穩(wěn)序列時(shí)，對(duì)所述第一序列進(jìn)行至少一步差分，直至所述第一序列變成平穩(wěn)序列；

當(dāng)所述第一序列為平穩(wěn)序列時(shí)，則進(jìn)行步驟S2。

優(yōu)選地，對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)序列進(jìn)行多次模型擬合，得到最終模型群包括：

對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)序列建立多個(gè)模型，構(gòu)成模型群；

對(duì)所述模型群內(nèi)每一個(gè)模型進(jìn)行殘差計(jì)算，獲取每一個(gè)模型的殘差值；

對(duì)所述殘差值進(jìn)行判斷，如果殘差的大部分自相關(guān)系數(shù)在和之間，則保留該模型否則剔除，其中n為觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)量；

對(duì)剔除后的模型群進(jìn)行篩選，得到殘值的大部分自相關(guān)系數(shù)最接近0的模型，將該模型作為最終模型。

優(yōu)選地，根據(jù)所述最終模型，得到所述企業(yè)當(dāng)次招投標(biāo)評(píng)專家人數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列包括：

通過步驟S2得到的最終模型，輸出所述評(píng)標(biāo)專家人數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列；

通過Sidak算法，檢測(cè)所述歷史數(shù)據(jù)序列和所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列中的異常值。

一種時(shí)間序列模型的構(gòu)建裝置，其特征在于，應(yīng)用于企業(yè)招投標(biāo)的電子設(shè)備，用于企業(yè)對(duì)當(dāng)前招投標(biāo)所需的評(píng)標(biāo)專家人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括：

數(shù)據(jù)序列獲取模塊，所述數(shù)據(jù)序列獲取模塊獲取歷年招投標(biāo)評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的數(shù)據(jù)，整合為歷史數(shù)據(jù)序列；

模型獲取模塊，所述模型獲取模塊對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)序列進(jìn)行多次模型擬合，得到最終模型；

預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列獲取模塊，所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列獲取模塊根據(jù)所述最終模型，得到所述企業(yè)當(dāng)次招投標(biāo)評(píng)專家人數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)序列獲取模塊包括：

數(shù)據(jù)序列整合單元，所述數(shù)據(jù)序列整合單元對(duì)獲取到的歷年招投標(biāo)評(píng)標(biāo)專家人數(shù)的數(shù)據(jù)整合為第一序列；