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一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法

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摘要

本发明提出了一种使用连续分段线性特征的时间序列预测方法，在存在供需参与者的市场分析领域，需要对市场中的供给、需求、总成交额等目标在未来较长时间内的数值进行预测，目标变量的长期趋势通常是呈阶段性变化。本发明提出了通过独热和线性编码对分段时间序列特征进行构造；为保证模型输出结果沿时间方向的连续性，构造了带有线性约束的优化问题；通过拟合历史数据得到预测模型参数，进而对未来目标数值做出预测并输出。本发明提出的基于连续分段线性的特征的时间序列预测方法，相较于基于传统时间特征的预测方法可以较好地解决对供需市场目标变量阶段性趋势的建模和预测。

著录项

  • 公开/公告号CN112906990A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202110368844.1

  • 发明设计人 崔润鹏;王建强;

    申请日2021-04-06

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q30/06(20120101);

  • 代理机构11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司;

  • 代理人张文宝

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园

  • 入库时间 2023-06-19 11:14:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-23

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021103688441 申请公布日:20210604

    发明专利申请公布后的驳回

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