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申请/专利权人：江西新海互联网有限公司

申请日：2023-07-21

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119338490A

专利技术分类：..市场建模；市场分析；收集市场数据[2023.01]

专利摘要：本发明公开了一种基于多模型聚合的生猪价格长时效预测方法和系统，该方法包括：针对生猪价格预测，采集过往5000天生猪价格历史数据；采集4大纬度计16项指标的十年历史数据；对获取的所有历史数据进行30天平滑数据清洗，得到有效历史数据；以生猪价格为因变量、各维度指标为自变量，对清洗后的历史数据分别用多个时间序列模型进行处理，得到多个长时效预测结果；通过一致模算子对多个长时效预测结果进行聚合，得到长时效的生猪价格预测结果，本申请公开的生猪价格预测方法和系统可以有效提高长时效生猪价格预测的准确性。

专利权项：1.一种基于多模型聚合的生猪价格长时效预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S101，采集过往5000天生猪价格历史数据；步骤S102，采集4大纬度计16项指标的十年历史数据；所述4大纬度是成本纬度、供应纬度、需求纬度和政策纬度，16项指标是母猪价格、仔猪价格、玉米价格、豆粕价格、疫病数据、母猪存栏数据、生猪产能数据、出栏数据、人均可支配收入、季节性因素、食品安全因素、国储政策、进口政策、补贴政策和环保政策；步骤S103，对获取的所有历史数据进行30天平滑数据清洗，得到有效历史数据；所述数据清洗包括无效数据滤除、缺失数据拟合补全、30天平滑及周期对齐，其中30天平滑对齐算法如下：,其中为平滑后数据,为清洗后的有效历史数据,为平滑窗口内第k个有效历史数据的平滑权重，有;步骤S104，以生猪价格为预测变量、4大纬度计16项指标为预测参数，对清洗后的历史数据分别用多个时间序列模型进行处理，得到多个长时效预测结果；所述多个时间序列模型包括ARIMA模型、STL分解模型、NNAR模型，4大纬度计16项指标包括日频数据、周频数据、月频数据、季频数据及年度数据；其中ARIMA模型的结构如下： ，其中为原始时间序列经过d阶差分后的序列，可以简写为：;STL分解模型的表达式为： ，其中Tt表示平滑后的趋势项，St表示季节项，Rt表示残差项，乘法分解可以先对数据进行对数变换，然后对各成分进行反向变换;其中NNAR模型采用4期滞后输入和3个节点隐藏层的非线性自回归神经网络模型，其中隐藏层神经元的输入进行线性组合为：,其中隐藏层内的非线性修正函数为：；步骤S105，通过一致模算子对多个长时效预测结果进行聚合，得到长时效的生猪价格预测结果；所述一致模算子是一类聚合算子,是三角模与三角余模的推广和一致化，其中一致模U可以通过一致模生成函数表示如下： 。

百度查询： 江西新海互联网有限公司 一种基于多模型聚合的生猪价格长时效预测方法和系统