[发明专利]一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法

权利要求书

1.一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法，包括如下步骤：

步骤1：对于供需市场上长度为T的目标时间序列y₁，y₂，…，y_T，沿时间轴选取N+1个转折点1＝s₁＜s₂＜…＜s_N+1＝T，将目标时间序列划分为N个时间片段；

步骤2：建立供需市场时序预测模型：

其中，f(x(t)，m；θ)为原时序预测问题的参数化模型表示形式，x(t)和静态特征m为已知特征，θ为该部分模型含有的模型参数向量；g(t；k，b)为含有分段线性特征的模型：

其中k、b为模型参数向量，维数均为N；

其中，为示性函数，α_n(t)和β_n(t)分别为表征第n个时间片段对应的线性和独热编码特征；

步骤3：构造模型连续性约束条件，得到带有连续性约束的优化问题，对模型进行训练，通过求解该优化问题，得到优化后的模型参数θ^＊及其中，连续性约束条件为：

(k_n+1-k_n)·s_n+1+(b_n+1-b_n)＝0，n＝1，…，N-1

得到的带有连续性约束的优化问题为：

s.t.(k_n+1-k_n)·s_n+1+(b_n+1-b_n)＝0，n＝1，…，N-1

其中w为模型全体参数，λ为正则项系数；

步骤4：在步骤3得到的模型参数θ^*及以及已知特征m和x(t)、t＝T+1，…，T+H的基础上，对未来时刻的目标y_T+1，y_T+2，…，y_T+H进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法，其特征在于：所述步骤1中，时间片段的划分采用等间距划分、随机采样划分或根据预设的时间节点进行划分方法。

3.根据权利要求1所述的一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法，其特征在于：若f(·；θ)为关于θ的线性函数形式，则所述步骤3的优化问题为典型的二阶锥规划问题，通过MOSEK、SCS优化器进行求解。

4.根据权利要求1所述的一种使用连续分段线性特征的供需市场时序预测方法，其特征在于：所述步骤4中，假定未来时段的趋势参数k^＊与历史上的分段趋势服从同样的高斯分布G(μ，σ)，则对k^＊的极大似然估计为

由分段趋势的连续性得到：

则供需市场未来时刻的目标变量预测值由下式计算得出：

其中H为预测时长。