价格预测模型创建方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115983892A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202310273635.8(22)申请日2023.03.21(71)申请人北京云庐科技有限公司地址100071北京市丰台区万丰路316号万开基地A座4层A4-01单元(72)发明人王长欣田淑明吴连奎刘韶鹏赵洪斌康天韩雪(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463专利代理师唐正瑜(51)Int.Cl.G06Q30/0201(2023.01)权利要求书2页说明书11页附图1页(54)发明名称价格预测模型创建方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本申请提供了一种价格预测模型创建方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于价格预测领域。其中，该方法包括：对原始数据进行序列化处理，所述原始数据为待预测物在预设时间段内的待预测数据；根据处理后的原始数据构建灰色预测模型；通过求解所述灰色预测模型确定出价格预测模型，所述价格预测模型用于对所述待预测物的价格进行预测。本申请实施例基于灰色理论的价格预测模型可在少量、不规律的样本基础上，完成不同期限的预测目标，能够在减少计算工作量的同时提高结果准确度。CN115983892ACN115983892A权利要求书1/2页1.一种价格预测模型创建方法，其特征在于，包括：对原始数据进行序列化处理，所述原始数据为待预测物在预设时间段内对应的待预测数据；根据处理后的原始数据构建灰色预测模型；通过求解所述灰色预测模型确定出价格预测模型，所述价格预测模型用于对所述待预测物的价格进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过求解所述灰色预测模型确定出价格预测模型，包括：根据所述灰色预测模型构建数据矩阵；计算所述数据矩阵，以得到所述灰色预测模型的待识别的发展灰数和内生控制量；通过所述待识别的发展灰数和所述内生控制量确定出所述价格预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过求解所述灰色预测模型确定出价格预测模型之后，所述方法还包括：根据所述价格预测模型确定出周期响应函数；对所述周期响应函数进行离散化处理以确定出时间序列响应函数；还原所述时间序列响应函数，并通过还原后的时间序列相应函数对所述待预测物的价格进行预测，以得到价格预测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过还原后的时间序列相应函数对所述待预测物的价格进行预测，以得到价格预测结果之后，所述方法还包括：根据所述价格预测结果判断所述价格预测模型的预测精度是否达到精度阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述价格预测模型的预测精度未达到所述精度阈值，通过残差修正模型优化所述价格预测模型的预测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过残差修正模型优化所述价格预测模型的预测结果之前，所述方法还包括：根据所述时间序列响应函数确定残差序列的时间序列响应函数；将所述残差序列的时间序列响应函数还原为原始残差序列，以通过所述原始残差序列优化所述价格预测模型的预测结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始数据进行序列化处理，包括：根据所述原始数据建立原始序列；对所述原始序列进行累加运算生成累加生成序列；通过所述累加生成序列生成邻均值序列。8.一种价格预测模型创建装置，其特征在于，包括：处理模块，用于对原始数据进行序列化处理，所述原始数据为待预测物在预设时间段内的待预测数据；构建模块，用于根据处理后的原始数据构建灰色预测模型；确定模块，用于通过求解所述灰色预测模型确定出价格预测模型，所述价格预测模型用于对所述待预测物的价格进行预测。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可2CN115983892A权利要求书2/2页执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。3CN115983892A说明书1/11页价格预测模型创建方法、装置、电子设备及可读存储介质技术领域[0001]本申请涉及价格预测领域，具体而言，涉及一种价格预测模型创建方法、装置、电子设备及可读存储介质。背景技术[0002]价格的预测是市场预测分析与生产销售决策的基础，是市场预测领域中的一个重要问题，在商品生产、销售等很多问题中起着关键作用。例如，碳交易价格，在碳排放总量的约束下，不同企业由于减排成本不同，可通过市场手段进行碳排放权交易，通过出售或者购买各自排放量，从而达到以较低成本控制排放总量的目的。作