[发明专利]一种菜籽油期货价格预测方法在审
申请号: | 201710173680.0 | 申请日: | 2017-03-22 |
公开(公告)号: | CN106875069A | 公开(公告)日: | 2017-06-20 |
发明(设计)人: | 钟立扬;王儒敬;王伟;方薇;屠舒妍 | 申请(专利权)人: | 无锡中科富农物联科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/02 |
代理公司: | 南京常青藤知识产权代理有限公司32286 | 代理人: | 金迪 |
地址: | 214000 江苏省无锡市无锡新区太湖国*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种菜籽油期货价格预测方法,涉及数据挖掘及价格预测技术领域,本发明包括以下步骤根据相关先验知识选取影响菜籽油期货价格的因子;收集相关因子的时间序列信息,得到原始数据;处理原始数据,得到相关主力合约的交易行为序列;对主力合约的原始数据进行灰色关联分析,舍弃关联度大小靠后的影响因子;将保留的影响因子序列分成训练集和测试集,输入BP神经网络进行训练步骤;用训练好的BP神经网络模型进行预测。本发明将除了交易行为之外的其他价格影响因子引入菜籽油期货价格预测,使得菜籽油期货价格预测更具有可信度和稳定性,可对菜籽油期货收盘价做出短期预测。 | ||
搜索关键词: | 一种 菜籽油 期货价格 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种菜籽油期货价格预测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1、根据相关先验知识选取影响菜籽油期货价格的因子;S2、收集相关因子的时间序列信息,得到原始数据;S3、处理原始数据,得到相关主力合约的交易行为序列;S4、对主力合约的原始数据进行灰色关联分析,舍弃关联度大小靠后的影响因子;S5、将保留的影响因子序列分成训练集和测试集,输入BP神经网络进行训练步骤;S6、用训练好的BP神经网络模型进行预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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