[發明專利]一種時間序列層級預測方法

在審

• 申請號: 202211651100.1
• 申請日: 2022-12-21
• 公開（公告）號: CN116128112A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 周韶寧;張硯冰;張芒粒;丁聰;諸伊娜
• 申請（專利權）人: 浙江百世技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 杭州信與義專利代理有限公司 33450
• 代理人: 馬育妙

1.一種時間序列層級預測方法，其特征在于，包括：

構建層級結構的結構矩陣、聚合矩陣和聚合約束；

對所述層級結構中的底層序列進行預測，得到所述底層序列對應的預測結果

求解所述底層序列的殘差平方和；

引入正則項量化所述層級結構中的上層序列的預測誤差；

合并所述殘差平方和和所述正則項作為預測模型更新后的優化目標，并根據所述優化目標更新模型參數；

利用更新的模型參數Θ^*，對所述層級結構的各層級進行數據預測。

2.根據權利要求1所述的時間序列層級預測方法，其特征在于，所述層級結構的結構矩陣H通過下式表達：

H：＝(h_ki)_{(k,i)∈(N\B)×B}

N表示所述層級結構的所有的序列集合；

B表示所述層級結構的底層的序列集合；

N\B表示集合N減去集合B剩余的除底層外的其他上層序列集合；

h_ki表示第k個序列的數據是否由第i個序列的數據構成。

3.根據權利要求2所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，所述層級結構的聚合矩陣S表達如下：

I_|B|表示單位矩陣；

|B|表示底層序列的個數；

s_ki表示第k個序列的數據是否由第i個序列的數據構成，矩陣S為矩陣H加上底層序列單位矩陣的擴展表達。

4.根據權利要求3所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，所述層級結構的所述聚合約束表達如下：

其中，為除底層外的其他上層序列的列向量表示；

為底層序列的列向量表示；

T表示時間集合。

5.根據權利要求4所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，對所述層級結構的所述底層序列進行數據預測的方法表達如下：

其中，表示對所述層級結構的所述底層序列預測得到的預測結果；

B表示所述層級結構的底層序列的集合；

i表示所述層級結構的第i個序列；

表示t時刻對底層序列i的觀察量y_it的預測值；

Θ表示預測模型的模型參數。

6.根據權利要求5所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，通過下式求解所述底層序列的殘差平方和：

其中，y_it表示時刻底層序列i的觀察量y_it。

7.根據權利要求6所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，對所述層級結構引入的所述正則項表達為：

其中，Λ為正則參數對角矩陣，Λ：＝Diag(λ)，λ：＝(λ_i)_i∈N\B為對角項；

為上層序列的預測結果；

根據所述聚合約束，引入所述正則項量化所述層級結構中的所述上層序列的預測誤差的過程如下式表達：

8.根據權利要求7所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，合并后的優化目標E(Θ)表達如下：

最終更新的模型參數Θ^*表達為：

9.根據權利要求8所述的一種時間序列層級預測方法，其特征在于，利用更新的所述模型參數Θ^*，對所述層級結構的各層級進行數據預測的過程通過下式表達：

其中，表示對所述層級結構中的各層級序列的預測結果；

表示模型以參數Θ^*對所述底層序列的預測結果。