[发明专利]一种市场价格走势预测方法

权利要求书

1.一种市场价格走势预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一：初始化：令分类器集合C为空集，人工设置C的元素数量上限M，M为大于1的整数；

步骤二：如果存在上一个数据块S，则对其进行标记，即为样本s_i∈S分配一个标记y_i，得到标记后的数据块L＝{l_i＝(s_i,y_i),i＝1,2···,|L|}，标记内容包括：陡降、缓降、持平、缓升、陡升；

步骤三：在L上训练一个分类器C′，求该分类器C′的权重

其中表示L中标记的分布；

步骤四：用L增量训练中的所有分类器；

步骤五：对中的每个分类器C_j，求取其权重方法如下：

其中，表示分类器C_j将样本s_i预测为y_i的概率，|S|为S中样本个数；

步骤六：等待新数据块的到来，如果到来，对其每个样本进行预测，方法如下：首先计算集成分类概率向量

其中，表示样本输入到分类器C_j中输出的置信度向量，该向量之和为1；然后选取中最大值对应的类作为的最终预测；

步骤七：令如果中的分类器数量大于M，则求取可被替换分类器并令其中的求取方法如下：

其中，γ取大于0的实数；d(·,·)为多样性系数；

步骤八：重复步骤二至七，即可实现新进数据块的预测与分类器的修正。

2.根据权利要求1所述的一种市场价格走势预测方法，其特征在于，所述的样本由以下变量组成：地域、天气、气候、节日、成本走势、供需情况、环境友好度、政策符合度。

3.根据权利要求1所述的一种市场价格走势预测方法，其特征在于，所述的多样性系数为采用以下形式：

其中，表示与在数据块S上中共同分错的样本数，表示C_i在数据块S上中分错但C_j在数据块S上中分对的样本数，表示C_i在数据块S上中分对但C_j在数据块S上中分错的样本数，表示C_i与C_j在数据块S上中共同分对的样本数。

4.根据权利要求1所述的一种市场价格走势预测方法，其特征在于，所述的分类器为决策树或支持向量机。

5.根据权利要求4所述的一种市场价格走势预测方法，其特征在于，如果所选分类器为决策树，那么步骤三中所述的增量训练的算法为ID4、ID5R或ITI。