[发明专利]一种价格预测方法在审
| 申请号： | 201910332726.8 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110298681A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 周李涌;胡伟健;李灵芳;李娟娟;樊杰;杜永兴;张万锴 | 申请（专利权）人： | 内蒙古科技大学;内蒙古智牧溯源技术开发有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 | 代理人： | 蒋路帆 |
| 地址： | 014000 内*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 价格预测 数据预处理 模型评估 气象因子 特征选择 原始数据 引入 | ||
1.一种价格预测方法，其特征在于，所述价格预测方法包括以下步骤：
S1：获取原始数据；
S2：数据预处理；
S3：特征选择；
S4：引入气象因子建立价格预测模型；
S5：模型评估。
2.根据权利要求1所述的价格预测方法，其特征在于：所述原始数据包括价格数据、气象数据、羊肉产量、羊肉进口量、羊肉需求量、人均可支配收入以及影响因素数据。
3.根据权利要求2所述的价格预测方法，其特征在于：所述价格数据为日或月度变化数据。
4.根据权利要求2所述的价格预测方法，其特征在于：所述气象数据包括降水量、温度、湿度、气压、风速、PM2.5。
5.根据权利要求2所述的价格预测方法，其特征在于：所述价格数据作为输出变量。
6.根据权利要求2所述的价格预测方法，其特征在于：所述影响因素数据作为输入变量。
7.根据权利要求1所述的价格预测方法，其特征在于：所述数据预处理包含两个部分：一是转换数据的格式以适合分析处理，二是对异常或缺失数据做一定处理，如果数据量足够大，包含缺失值或异常值的数据行可以直接剔除，否则使用平均值或中位数加以替换，以满足样本量的需求。
8.根据权利要求1所述的价格预测方法，其特征在于：所述特征选择采用灰色关联分析法对所有输入变量按照与价格的关联度情况进行筛选。
9.根据权利要求8所述的价格预测方法，其特征在于：所述灰色关联分析法包括五个步骤：
S10：确定参考序列和比较序列；
S11：无量纲化处理；
S12：计算关联系数；
S13：计算关联度；
S14：关联度排序。
10.根据权利要求9所述的价格预测方法，其特征在于：所述参考序列是价格，所述比较序列是价格影响因子。
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