[发明专利]一种股票交易中对时间、价格和购买量的区块链预测模型

权利要求书

1.一种股票交易中对时间、价格和购买量的区块链预测模型，其特征在于按照以下步骤进行：

步骤1：数据流到达后进行排队；

步骤2：判断是否有空闲通道，若有，则传输数据流；否则判断数据流是否为更高优先级，是，则进行下一步；否则跳转至步骤4；

步骤3：判断是否较低优先级数据流在前，若是，则抢占较低优先级数据流的通道传输；否则，抢占失败，并排队等待；

步骤4：判断是否为K＝1的次低优先级数据流，若是，则进行下一步；否则，跳转至步骤6；

步骤5：判断是否为K＝2的最低优先级数据流在前，若是，则抢占通道传输数据流；否则，抢占失败，并排队等待；

步骤6：抢占失败，排队等待。

为了提高系统的处理效率及考虑到通道的最大负载，减少用户的等待时间，当数据流到达系统后进行排队时，系统需要将具有大量用户的队列中的数据流分散到其他队列，具体步骤如下：

步骤7：确定系统中不同的状态s₁,s₂,…,s_n；

步骤8：对于每一个状态s₁,s₂,…,s_n，选择一个决策规则π_n；

步骤9：计算服务器的负载程度，Level(x)＝Load(x)/100，其中，x是用于预测n时状态转变的最可能状态，判断此时通道是否超载，若是，则进行下一步；否则，数据流继续进行排队；

步骤10：选择一个初始决策π_n，令其中，n＝0；

步骤11：对于已知的决策π_n，令f_i＝0，带入和中，求解v和f；

步骤12：利用步骤9求得的f求解新的决策π_n+1，计算取极大值，并得到新的决策π_n+1；

步骤13：若π_n＝＝π_n+1，则得到最优解；否则，返回步骤11，令n＝n+1，继续求解。