摘要
本发明提供了一种基于一致模算子的大宗商品价格长期预测方法和系统,先采集大宗商品价格历史数据,并对大宗商品价格历史数据进行数据清洗,得到清洗后可用大宗商品价格数据集;再对清洗后可用大宗商品价格数据集进行3次平滑处理,得到3个平滑后可用大宗商品价格数据集;然后用多个时间序列模型对前述数据集分别进行分析处理和预测,得到各自包含t期大宗商品预测价格的至少6个预测结果;最后对各自包含t期大宗商品预测价格的至少6个预测结果,借助于基于一致模算子的聚合函数进行聚合,得到最终的大宗商品价格t期无偏预测值。克服了现有方法预测偏差大、多重周期叠加预测失效等问题,能够在5%的误差内实现长达30期的大宗商品价格长期预测。
技术关键词
时间序列模型
长期预测方法
商品历史价格
预测系统
多模型
数据采集模块
误差
铁合金
周期
效应
因子
在线
偏差
系统为您推荐了相关专利信息
运动学系统
递归最小二乘法
纵向动力学
工况路面
交互式多模型
缺陷预测
铝合金压铸件
Apriori算法
预测系统
数据
扰动识别方法
图像编码
特征提取模块
稀疏字典
压缩感知技术
图像视觉识别
智能药品
识别方法
二维码获取信息
融合算法