[发明专利]商品属性预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种商品属性预测方法及装置，包括获取商品的属性数据；基于商品的属性数据得到商品在历史考察周期内目标时间窗口中每个单位时间对应的平均属性，以形成依照时间顺序排列的平均属性窗口数据集X⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(i)，x⁽⁰⁾(i+1),…,x⁽⁰⁾(i+n‑1)}；对平均属性数据集进行一次累加，得到累加后的平均属性窗口数据集X⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(i)，x⁽¹⁾(i+1),…,x⁽¹⁾(i+n‑1)}，以基于累加后的平均属性数据集得到灰微分方程模型x⁽⁰⁾(k)+a·z⁽¹⁾(k)＝b；基于最小一乘式对灰微分方程模型的发展系数和灰作用量进行预估，得到发展系数和灰作用量的预估值；将发展系数和灰作用量的预估值代入灰微分方程模型中，以得到商品在目标时间窗口的起始点对应的目标预测单位时间内的预测值。本发明提高了对商品属性预测的准确度。

技术领域

本发明涉及商品市场预测技术领域，尤其涉及一种商品属性预测方法及装置。

背景技术

由于贸易战的影响，使得各个国家的资本市场大幅下跌，证券市场和期货市场的风险大幅增加，与此同时，黄金的避险功能和保值功能吸引了大批投资者转战黄金市场。然而，黄金市场也存在着一定的风险，也会随一些影响因素的变化而波动，对其进行深入探讨和研究有利于更好地把握其规律，以帮助投资者在黄金配置中做决策。

影响黄金属性的因素有很多，包括通货膨胀率、国债收益率、汇率、股票属性指数、商品属性等等，黄金属性的形成是多因素综合作用的结果。而黄金属性时间序列本身也包含很多有用的信息，通过建立系统发展变化的GM(1,1)动态预测模型，初步对黄金属性未来走势做出预测。

公告号CN102855583B的中国发明专利公开了一种基于二分数据修补与扰动因子的商品属性预测方法，在该现有技术中通过二分修补方法将缺陷数据修复，以改变预测方法中只能对完整无缺陷数据的预测，但是该现有技术明显存在预测准确率不高等缺陷。

有鉴于此，有必要对现有技术中的商品属性的预测方法予以改进，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于一种商品属性预测方法及装置，以提高商品属性预测的准确度。

为实现上述目的，为实现上述目的，本发明是这样实现的：

第一方面，提供了一种商品属性预测方法，包括：

获取商品的属性数据；

基于商品的属性数据得到商品在历史考察周期内的目标时间窗口中每个单位时间对应的平均属性，以形成依照时间顺序排列的平均属性窗口数据集X⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(i)，x⁽⁰⁾(i+1),…,x⁽⁰⁾(i+n-1)}；

对所述平均属性窗口数据集进行一次累加，得到累加后的平均属性窗口数据集X⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(i)，x⁽¹⁾(i+1),…,x⁽¹⁾(i+n-1)}，以基于累加后的平均属性数据集得到灰微分方程模型x⁽⁰⁾(k)+a·z⁽¹⁾(k)＝b；

基于最小一乘式对所述灰微分方程模型的发展系数和灰作用量进行预估，得到所述发展系数和所述灰作用量的预估值；

将所述发展系数和所述灰作用量的预估值代入所述灰微分方程模型中，以得到商品在所述目标时间窗口的起始点i对应的目标预测单位时间内的预测值