本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種時間序列預(yù)測方法與裝置。

背景技術(shù)：

時間序列預(yù)測法是基于與時間順序相關(guān)聯(lián)的有序觀測數(shù)據(jù)集，利用隨機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究所述數(shù)據(jù)集所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，從而推測數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢指導(dǎo)解決實際問題。時間序列預(yù)測法已廣泛應(yīng)用到工業(yè)、地質(zhì)、生態(tài)、經(jīng)濟、氣象、醫(yī)學(xué)、能源、金融等領(lǐng)域。

現(xiàn)有技術(shù)中針對時間序列預(yù)測使用較多的是工具是基于機器學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和支持向量機方法等預(yù)測器，為了取得更好的時間序列預(yù)測效果，往往將多個相同或不同的預(yù)測器進行融合，即選擇預(yù)測器并賦予多樣性，以及將多個預(yù)測器的輸出結(jié)果進行融合。

然而現(xiàn)有的該種預(yù)測器融合的方式存在如下缺點：

由于算法的復(fù)雜性使得預(yù)測過程緩慢，或者預(yù)測相對快速，但時間序列預(yù)測準確度并不理想。即無法兼顧準確度與預(yù)測計算復(fù)雜度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種時間序列 預(yù)測方法與裝置。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種時間序列預(yù)測裝置，包括：

采集模塊，用于采集時間序列數(shù)據(jù)；

規(guī)格化模塊，用于對采集的數(shù)據(jù)按設(shè)定的時間尺度進行劃分形成包含多個等值時間段的時間序列數(shù)據(jù)，改變時間尺度可獲得一個或者多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；

計算模塊，用于對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對應(yīng)最后時間段；

2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+n-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

臨界時間段確定模塊，用于對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)中的時間段i進行臨界確定；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

預(yù)測模塊，用于根據(jù)計算模塊的計算結(jié)果和臨界時間段確定模塊的備選時間段進行時間序列預(yù)測；

具體如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，則所在的備選時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，則所在的備選時間段i為臨界時間段。

按上述方案，所述規(guī)格化模塊中的時間尺度設(shè)定采用以下方法中的一種：

1)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等比關(guān)系；

2)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等差關(guān)系；

3)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為規(guī)則的離散關(guān)系；

4)在一個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)中，通過改變設(shè)定n值為等比、等差、或規(guī)則離散關(guān)系獲得等效為時間尺度為等比、等差、或規(guī)則離散關(guān)系的多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)。

例如：在時間尺度為1小時的時間序列數(shù)據(jù)中，當(dāng)n取值為9得到的結(jié)果等效對應(yīng)于時間尺度為90分鐘的時間序列數(shù)據(jù)n取值為6得到的結(jié)果。

按上述方案，所述規(guī)格化模塊中的時間尺度設(shè)定滿足設(shè)定后的時間序列數(shù)據(jù)的個數(shù)大于等于1。

按上述方案，所述預(yù)測模塊的預(yù)測方法如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，且Ll_i大于或等于Ll_i+1；則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，且Hh_i小于或等于Hh_i+1；則所在的時間段i為臨 界時間段。

按上述方案，所述n的取值為8。經(jīng)驗證當(dāng)n的取值為8時能提高預(yù)測的準確率。

一種時間序列預(yù)測方法，包括以下步驟：

1)采集時間序列數(shù)據(jù)；

2)對采集的時間序列數(shù)據(jù)按設(shè)定時間尺度進行劃分，獲得多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；

3)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

3.1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對應(yīng)最后時間段；

3.2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3.3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

3.4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

3.5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

3.7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+n-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

4)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行臨界尺度選擇；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

5)根據(jù)均值模塊的計算結(jié)果和臨界尺度選擇步驟確定的備選時間段進行時間序列預(yù)測。

按上述方案，所述步驟5)中的預(yù)測方法具體如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，則所在的時間段i為臨界時間段。

按上述方案，所述步驟5)中的預(yù)測方法具體如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，且Ll_i大于或等于Ll_i+1；則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，且Hh_i小于或等于Hh_i+1；則所在的時間段i為臨界時間段。

按上述方案，所述步驟2)中時間尺度設(shè)定采用以下方法中的一種：

1)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等比關(guān)系；

2)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等差關(guān)系；

3)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為規(guī)則的離散關(guān)系；

4)在一個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)中，通過改變設(shè)定n值為等比、等差、或規(guī)則離散關(guān)系獲得等效為時間尺度為等比、等差、或規(guī)則離散關(guān)系的多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)。

按上述方案，所述n的取值為8。

本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是：

1.本發(fā)明采用的方法預(yù)測準確率高，計算復(fù)雜度低，節(jié)約計算資源的同時取得了很好的效果；

2.本發(fā)明采用規(guī)格大小不同的時間序列數(shù)據(jù)，既可以相互作為臨界時間尺度的準確性驗證，規(guī)格大小又可以反映臨界點變化后的時間長度的長短，在實際運用中靈活自如，有利于最終的決策。經(jīng)驗證，本發(fā)明方法的臨界時間尺度的準確性超過70％。

附圖說明

下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發(fā)明實施例的方法流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，利用風(fēng)速采集儀器記錄同一地區(qū)的風(fēng)速數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)長度為168小時，整理采集的原始風(fēng)速數(shù)據(jù)，形成風(fēng)速時間序列用于分析預(yù)測；

2)對采集的時間序列數(shù)據(jù)按設(shè)定時間尺度進行劃分，獲得多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等比關(guān)系；本實施例中取15分鐘，30分鐘，60分鐘，120分鐘和240分鐘；

3)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

3.1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對應(yīng)最后時間段；

3.2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3.3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

3.4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

3.5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

3.7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

4)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行臨界尺度選擇；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

5)根據(jù)均值模塊的計算結(jié)果和臨界尺度選擇步驟確定的備選時間段進行時間序列預(yù)測。預(yù)測方法具體如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，則所在的時間段i為臨界時間段。

根據(jù)多個規(guī)格化的時間序列得出預(yù)測結(jié)果，并根據(jù)時間精度的需要選擇對應(yīng)的規(guī)格化的時間序列。

根據(jù)預(yù)測結(jié)果,獲得風(fēng)速數(shù)據(jù)及其由大變小和由小變大的時間節(jié)點,并可以以此為風(fēng)力發(fā)電機的控制系統(tǒng)預(yù)調(diào)微調(diào)提供依據(jù),制作風(fēng)力發(fā)電機的控制系統(tǒng)，提高控制系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和響應(yīng)速度,使風(fēng)力發(fā)電更加平穩(wěn),提高風(fēng)力發(fā)電機的發(fā)電效率.

如圖2所示，本發(fā)明還提供一種時間序列預(yù)測裝置，包括：

采集模塊，用于采集時間序列數(shù)據(jù)；

規(guī)格化模塊，用于對采集的時間序列數(shù)據(jù)按設(shè)定時間尺度進行劃分，獲得多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；規(guī)格化模塊中的時間尺度設(shè)定采用以下方法中的一種：

1)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等比關(guān)系；

2)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為等差關(guān)系；

3)多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)的時間尺度為規(guī)則的離散關(guān)系。

規(guī)格化模塊中的時間尺度設(shè)定滿足設(shè)定后的時間序列數(shù)據(jù)的個數(shù)大于等于1。

計算模塊，用于對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對應(yīng)最后時間段；

2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+n-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

臨界時間段確定模塊，用于對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)中的時間段i進行臨界確定；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

預(yù)測模塊，用于根據(jù)計算模塊的計算結(jié)果和臨界時間段確定模塊的備選時間段進行時間序列預(yù)測；

具體如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，則所在的時間段i為臨界時間段。

為了提高預(yù)測的準確率，所述預(yù)測模塊的預(yù)測方法也可如下：

1)若MTL1_i>0且Kl_i為-1，且Ll_i大于或等于Ll_i+1；則所在的時間段i為臨界時間段；

2)若MTH2_i<0且Kh_i為1，且Hh_i小于或等于Hh_i+1；則所在的時間段i為臨界時間段。

本發(fā)明還可用于隨機價格的變化預(yù)測。

一、農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)預(yù)測

1)記錄同一地區(qū)同一標準農(nóng)產(chǎn)品的每天的物價指數(shù)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)長度為5000天，整理采集的原始數(shù)據(jù)，形成物價指數(shù)變化時間序列用于分析預(yù)測；

2)對采集的時間序列數(shù)據(jù)按以天為時間尺度進行劃分，獲得一個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；

3)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

3.1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對 應(yīng)最后時間段；在該例中取m＝4999；

在本例以天為時間尺度形成的一個規(guī)格化時間序列數(shù)據(jù)中，分別設(shè)置n＝8，16，32，64等比關(guān)系，按以下3.2)至4)方式計算：

3.2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3.3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

3.4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

3.5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

3.7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+n-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

4)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行臨界尺度選擇；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

5)對于所取不同n值，根據(jù)計算模塊的計算結(jié)果和步驟4)臨界尺度選擇步驟確定的備選時間段綜合進行時間序列預(yù)測。

根據(jù)預(yù)測結(jié)果,可獲得農(nóng)產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)及其由大變小和由小變大的不同時間尺度的時間節(jié)點,可以以此指導(dǎo)農(nóng)產(chǎn)品的合理種植數(shù)量和品種。

2.金融交易品K線變化預(yù)測

1)記錄同一地區(qū)同一金融交易品的每天的交易價格數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)長度為750天，整理采集的原始數(shù)據(jù)，形成交易價格時間序列用于分析預(yù)測；

2)對采集的時間序列數(shù)據(jù)按設(shè)定時間尺度進行劃分，獲得多個規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)；劃分為1分鐘、2分鐘、4分鐘、8分鐘、15分鐘、30分鐘、1小時、2小時、4小時，8小時，16小時等多個規(guī)格；

3)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行計算；具體如下：

3.1)以i表示第i個時間段在時間序列中的位置，其中i＝m-1,m-2…,1,0；以h_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最大值，以l_i表示在第i個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最小值；其中，m為所有時間段的個數(shù),i為m-1時對應(yīng)最早時間段，i為0時對 應(yīng)最后時間段；

3.2)計算第i時間段對應(yīng)的最大值移動平均值Mh_i：

Mh_i＝(h_i+h_i+1+…+h_i+n-1)/n；

計算第i時間段對應(yīng)的最小值移動平均值Ml_i：

Ml_i＝(l_i+l_i+1+…+l_i+n-1)/n；

其中，n為預(yù)設(shè)值，n大于3，n<＝m；

3.3)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Dh_i和Dl_i的函數(shù)值：

${\mathrm{Dh}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(h_k-\mathrm{Mhi})}^2}{n}};$

${\mathrm{Dl}}_i=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{i+n-1}{(l_k-\mathrm{Mli})}^2}{n}};$

其中,i＝1,2,3…，n；

3.4)使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的Hh_i和Ll_i的函數(shù)值：

Hh_i＝Mh_i+2*Dh_i；

Ll_i＝Ml_i-2*Dl_i；

3.5)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最小值minl_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最小值l_i的最大值maxl_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TL1_i和TL2_i的值：

TL1_i＝(l_i-minl_i)/(maxl_i-minl_i)-dt；

TL2_i＝(l_i-maxl_i)/(maxl_i-minl_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.6)計算TL1_i和TL2_i的平均值；

MTL1_i＝(TL1_i+TL1_i+1+…+TL1_i+n-1)/n；

MTL2_i＝(TL2_i+TL2_i+1+…+TL2_i+n-1)/n；

3.7)計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最小值minh_i,計算i至i+n-1共n個時間段中所有最大值h_i的最大值maxh_i。

使用以下公式分別計算第i時間段對應(yīng)的TH1_i和TH2_i的值：

TH1_i＝(h_i-minh_i)/(maxh_i-minh_i)-dt；

TH2_i＝(h_i-maxh_i)/(maxh_i-minh_i)+dt；

其中，dt為經(jīng)驗值，取值范圍為[0.3,0.5]；

3.8)計算TH1_i和TH2_i的平均值；

MTH1_i＝(TH1_i+TH1_i+1+…+TH1_i+n-1)/n；

MTH2_i＝(TH2_i+TH2_i+1+…+TH2_i+n-1)/n；

4)對規(guī)格化的時間序列數(shù)據(jù)進行臨界尺度選擇；具體如下：

Kl_i＝2*(l_i-minl_i+l_i+1-minl_i+1)/(maxl_i-minl_i+maxl_i+1-minl_i+1)-1；

Kh_i＝2*(h_i-minh_i+h_i+1-minh_i+1)/(maxh_i-minh_i+maxh_i+1-minh_i+1)-1；

若Kl_i為-1，或Kh_i為1，則對應(yīng)的時間段i為臨界時間段的備選時間段；

5)根據(jù)計算模塊的計算結(jié)果和臨界尺度確定模塊確定的備選時間段進行時間序列預(yù)測。

根據(jù)預(yù)測結(jié)果,可以作為交易員交易的參考。

應(yīng)當(dāng)理解的是，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進或變換，而所有這些改進和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍。