[发明专利]一种非固定周期的时间序列的分析预测方法及系统

权利要求书

1.一种非固定周期的时间序列的分析预测方法，其特征在于，所述方法包括：

将目标对象对应的基准周期的时间序列划分为P个基准阶段，以及将历史周期的时间序列划分为P个历史阶段，所述目标对象为时间点或时间段，所述基准周期为所述目标对象所处的农历年，P为正整数；

依次比较第m个所述基准阶段和第m个所述历史阶段的样本数量，从所有所述基准阶段和所有所述历史阶段中确定样本数量不同且对应的待处理基准阶段和待处理历史阶段，m为大于等于1小于等于P的整数；

针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段和与其对应的所述待处理基准阶段的数据，确定所述待处理历史阶段对应的拟合曲线；

针对每一所述待处理历史阶段，从所述待处理历史阶段对应的拟合曲线中，选择所述待处理历史阶段对应的所述待处理基准阶段的样本数量个曲线样本值，得到所述待处理历史阶段对应的新历史阶段；

利用与自身对应的所述基准阶段的样本数量相同的所述历史阶段，以及结合所有所述新历史阶段，构建所述历史周期的新时间序列；

将所述新时间序列对应的样本值作为预设的时间序列模型的输入进行分析预测，得到所述目标对象对应的预测结果，所述时间序列模型的周期长度与所述基准周期的周期长度一致。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段和与其对应的所述待处理基准阶段的数据，确定所述待处理历史阶段对应的拟合曲线，包括：

针对每一所述待处理历史阶段，获取所述待处理历史阶段的所有样本值，以及获取所述待处理历史阶段对应的所述待处理基准阶段的样本数量；

针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段的样本值和与其对应的所述待处理基准阶段的样本数量，通过预设的拟合法拟合得到所述待处理历史阶段对应的拟合曲线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段的样本值和与其对应的所述待处理基准阶段的样本数量，通过预设的拟合法拟合得到所述待处理历史阶段对应的拟合曲线，包括：

针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段的样本值和与其对应的所述待处理基准阶段的样本数量，通过三次样条拟合法或贝叶斯光滑拟合法，拟合得到所述待处理历史阶段对应的拟合曲线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述待处理历史阶段，从所述待处理历史阶段对应的拟合曲线中，选择所述待处理历史阶段对应的所述待处理基准阶段的样本数量个曲线样本值，得到所述待处理历史阶段对应的新历史阶段，包括：

针对每一所述待处理历史阶段，从所述待处理历史阶段对应的拟合曲线中，均匀选取所述待处理历史阶段对应的所述待处理基准阶段的样本数量个曲线样本值；

针对每一所述待处理历史阶段，利用所述待处理历史阶段对应的所有所述曲线样本值，构建所述待处理历史阶段对应的新历史阶段。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次比较第m个所述基准阶段和第m个所述历史阶段的样本数量之后，还包括：

若所有所述基准阶段和所有所述历史阶段中不存在样本数量不同且对应的待处理基准阶段和待处理历史阶段，将所述历史周期的时间序列对应的样本值作为预设的时间序列模型的输入进行分析预测，得到所述目标对象对应的预测结果。