一种用于气温衍生品的气温预测方法及系统

本发明属于气温预测的技术领域，更具体地，涉及一种用于气温衍生品的气温预测方法及系统。所述方法包括：获取不同地区的气温数据；对获取的气温数据进行预处理；将预处理后所得到的气温数据的预测集分别输入至CAR模型和小波神经网络模型中进行气温预测；根据CAR模型和小波神经网络模型预测的气温值计算模型的权重值，构建CAR‑小波神经网络组合模型；重复S1‑S4直至构建的CAR‑小波神经网络模型组合模型的气温预测精度达到设置的精度阈值。本发明解决了现有技术中离散型时间序列模型不能更好适应于气温连续性变化的特征，且存在预测准确度不高的技术弊端的问题。