一种基于多源数据融合的实时商品价格预测系统

本申请提供了一种基于多源数据融合的实时商品价格预测系统，包括：数据整合模块，用于获取多源异构数据，对多源异构数据按照商品类别和时间戳进行对齐处理，生成标准化融合数据集；动态权重分配模块，用于根据标准化融合数据集中各数据源与商品类别的关联性，动态计算各数据源的权重系数；模型集成模块，用于基于权重系数对时序预测模型输出的价格趋势预测结果和市场博弈模型输出的博弈修正量进行加权融合，生成初步价格预测；优化输出模块，用于根据实时市场动态数据对初步价格预测进行周期性规律修正和策略协同分析，得到预测商品价格趋势。采用本系统能够基于多源大数据动态预测商品价格趋势，帮助企业优化采购策略，减少库存积压风险。