[发明专利]一种化学品未来市场基准价格预测方法

说明书

本发明提供的一种化学品未来市场基准价格预测方法包括：获取待预测化学品名与相关化学品名；获取所述待预测化学产品与相关化学产品市场的价格历史数据；根据所述价格历史数据整理化学品价格数据格式，获得价格数据集；拆分所述价格数据集为训练数据集、测试数据集和预测数据集；利用偏最小二乘法建立数据预测模型，并筛选出最优预测模型；利用所述最优预测模型预测化学品价格变化趋势。实现对化学品市场基准价格误差为5％的走势预测，实现对调整化学品价格对其它化学品市场基准价格的影响估计。

技术领域

本发明涉及化学品价格监测领域，尤其涉及一种化学品未来市场基准价格预测方法。

背景技术

在生产力高速发展的背景下，一种化学品的市场价格不但受国内上下游产品价格市场影响，同时受国际化学品价格行情和同类型化学品价格行情影响。对于化学品经销商和化学品采购商来说准确的化学品未来基准价格非常重要。而同时掌握多种化学品国内行情与国际行情并对目标化学品价格未来价格进行预测对于一家化学品相关企业来说是非常困难的。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种化学品未来市场基准价格预测方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种化学品未来市场基准价格预测方法包括：

获取待预测化学品名与相关化学品名；

获取所述待预测化学产品与相关化学产品市场的价格历史数据；

根据所述价格历史数据整理化学品价格数据格式，获得价格数据集；

拆分所述价格数据集为训练数据集、测试数据集和预测数据集；

利用偏最小二乘法建立数据预测模型，并筛选出最优预测模型；

利用所述最优预测模型预测化学品价格变化趋势。

可选的，所述获取待预测化学品名与相关化学品名具体包括：

获取待预测化学品名c₀；

根据所述待预测化学品名c₀选择从相关化学品库中提取相关化学品集C₀＝[c₁ …c_d],其中，d为相关化学品个数，取值范围为5d10；

相关化学品库为通过一种基于资源语言处理的化学品竞品选择方法，选定相关化学品，包括所述待预测化学品的主要原料。

可选的，所述根据所述价格历史数据整理化学品价格数据格式，获得价格数据集具体包括：

根据化学品名集合C₀＝[c₁ … c_d]，从化学品历史市场价格数据库中提取近720天每天的平均市场平均价格X＝[x₀ … x_d]；

其中x₀是时间序列数据；

当时间序列数据x₀，开始缺失数据值时也就是x_0t无数据时，填充之后第一次有数据的数据值；x_t+b＝x_t+c

当时间序列数据x₀，中间部分数据值缺失并存在两端数值时，填充两端数据的等分序列；

当时间序列数据x₀，结束缺失数据值时也就是x_0t无数据时，填充之前第一次有数据的数据值，x_t+b＝x_t+a；