[发明专利]基于Arma模型的每日订单成交量预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于Arma模型的每日订单成交量预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

获取第一预设时间段内的成功订单的历史数据；

利用该历史数据拟合所选定的Arma模型以调和该Arma模型的多个参数；

利用调和参数后的Arma模型预测未来预设天数的每日成功订单数量。

2.根据权利要求1所述的每日订单成交量预测方法，其特征在于，所选定的Arma模型采用以下步骤获取：

获取第二预设时间段内的历史数据；

利用该第二预设时间段内的历史数据通过曲线拟合与参数估计方法建立该Arma模型。

3.根据权利要求2所述的每日订单成交量预测方法，其特征在于，所述第一预设时间段与所述第二预设时间段长度相同；

或者，

所述第一预设时间段为所述第二预设时间段与所述未来预设天数之和。

4.根据权利要求1～3任意一项所述的每日订单成交量预测方法，其特征在于，所选定的Arma模型采用以下公式表示：

式中，X_t表示t时刻的成交订单数量；c为常数项；ε_t表示每日订单数量的平均值；表示不同时刻的成交订单数量的权重；θ_j表示每天订单数量的权重；p表示该模型中包含p个自回归项；q表示该模型中包含q个移动平均项。

其中X_t为t时刻的成交订单数量；c为常数项，代指每日订单数量的平均值；ε_t为t时刻的误差项；φ_i、θ_j为相应的参数项。

5.一种基于Arma模型的每日订单成交量预测装置，其特征在于，所述预测装置包括：

历史数据获取单元，用于获取第一预设时间段内的成功订单的历史数据；

Arma模型参数调和单元，用于利用该历史数据拟合所选定的Arma模型以调和该Arma模型的多个参数；

成功订单预测单元，用于利用调和参数后的Arma模型预测未来预设天数的每日成功订单数量。

6.根据权利要求5所述的每日订单成交量预测装置，其特征在于，所述预测装置还包括Arma模型建立单元，该Arma模型建立单元包括：

历史数据获取模块，用于获取第二预设时间段内的历史数据；

Arma模型建立模块，用于利用该第二预设时间段内的历史数据通过曲线拟合与参数估计方法建立该Arma模型。

7.根据权利要求6所述每日订单成交量预测装置，其特征在于，所述历史数据获取单元中第一预设时间段与所述历史数据获取模块中第二预设时间段的长度相同；

或者，

所述历史数据获取单元中第一预设时间段为所述历史数据获取模块中第二预设时间段与未来预设天数之和。

8.根据权利要求5～7任意一项所述的每日订单成交量预测装置，其特征在于，所述Arma模型参数调和单元采用以下公式表示所选定的Arma模型：