产品价格的预测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及产品价格的预测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于网络技术领域。所述方法包括：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据基础预测价格和残差预测价格，确定待预测产品的预测价格。上述技术方案，解决了产品价格预测结果不够准确的问题。充分考虑到了待预测产品的各个相关指标，使得所得出的预测价格较为准确。

Prediction methods, devices, computer equipment and storage media for product prices

The invention relates to a prediction method, device, computer equipment and storage medium of product price, belonging to the field of network technology. The method comprises the following steps: obtaining the basic forecast price through the pre-established basic forecast model to predict the price of the product to be predicted; the basic forecast model is constructed according to the characteristic index; forecasting the price of the product to be predicted by the pre-established residual forecast model, and obtaining the residual forecast price; and the residual forecast model is based on the residual of the characteristic index. Constructed; the residual is determined by the predicted value obtained by input of the characteristic index into the basic prediction model; and the predicted price of the product to be predicted is determined according to the basic prediction price and the residual prediction price. The above technical scheme solves the problem of inaccurate product price forecasting results. Fully taking into account the relevant indicators of the products to be predicted, the predicted price is more accurate.

【技术实现步骤摘要】
产品价格的预测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及网络
，特别是涉及产品价格的预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
产品价格是产品交易过程中的重要因素。产品价格容易受到产品成本、市场需求、竞争因素等的影响而波动。且历史时间段的产品价格往往对未来一段时间的产品价格会造成影响或具有一定的指导意义。因此可以根据历史的产品价格预测当前时刻或未来时刻的物品价格。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：目前产品价格的预测主要通过定性分析来进行，但是定性分析所得到的预测结果不够准确。
技术实现思路
基于此，本专利技术实施例提供了产品价格的预测方法、装置、计算机设备及存储介质，能有效提高产品价格预测结果的准确性。本专利技术实施例的内容如下：一种产品价格的预测方法，包括以下步骤：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。在其中一个实施例中，还包括：获取所述待预测产品对应的产品指标；对所述产品指标进行缺失值填补和/或归一化处理，得到处理后的产品指标；从所述处理后的产品指标中确定所述特征指标。在其中一个实施例中，所述从所述处理后的产品指标中确定所述特征指标的步骤，包括：计算所述产品指标与本征指标的相关系数；所述本征指标用于标识所述待预测产品；将所述相关系数满足预设条件的产品指标确定为特征指标。在其中一个实施例中，还包括：确定所述特征指标之间的方差膨胀因子，根据所述方差膨胀因子确定所述特征指标之间是否存在多重共线性；若存在多重共线性，则通过主成分分析法消除所述特征指标之间的多重共线性，得到处理后的特征指标；根据所述处理后的特征指标对应的特征数据构建所述基础预测模型。在其中一个实施例中，所述根据所述处理后的特征指标对应的特征数据构建所述基础预测模型的步骤，包括：根据所述特征数据建立对应的多元线性回归模型、ARIMA模型和/或神经网络模型，得到所述基础预测模型。在其中一个实施例中，还包括：将所述特征数据输入到所述基础预测模型中，得到对应的预测值；将所述预测值与所述特征数据的实际值相减，得到所述特征指标的残差；根据所述特征指标的残差构建残差预测模型。在其中一个实施例中，所述根据所述特征指标的残差构建残差预测模型的步骤，包括：对所述特征指标的残差进行支持向量机训练，得到所述残差预测模型。相应的，本专利技术实施例提供一种产品价格的预测装置，包括：第一输入模块，用于通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；第二输入模块，用于通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；价格确定模块，用于根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。上述产品价格的预测方法及装置，将待预测产品的本征指标分别输入到基础预测模型和残差预测模型中，根据这两个预测模块的结果确定待预测产品的预测价格。特征指标是决定待预测产品的价格的指标，基础预测模型和残差预测模型都是与特征指标相关的模型，充分考虑到了待预测产品的各个相关指标，使得所得出的预测价格较为准确。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。上述计算机设备，特征指标是决定待预测产品的价格的指标，基础预测模型和残差预测模型都是与特征指标相关的模型，充分考虑到了待预测产品的各个相关指标，使得所得出的预测价格较为准确。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。上述计算机可读存储介质，特征指标是决定待预测产品的价格的指标，基础预测模型和残差预测模型都是与特征指标相关的模型，充分考虑到了待预测产品的各个相关指标，使得所得出的预测价格较为准确。附图说明图1为一个实施例中产品价格的预测方法的应用环境图；图2为一个实施例中产品价格的预测方法的流程示意图；图3为一个实施例中超平面的示意图；图4为另一个实施例中产品价格的预测方法的流程示意图；图5为一个实施例中产品价格的预测装置的结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请提供的产品价格的预测方法可以应用于如图1所示的计算机设备中。该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品价格的预测方法的流程中所需要的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信，例如接收外部终端输入的本征指标。该计算机程序被处理器执行时实现一种产品价格的预测方法。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。本专利技术实施例提供一种产品价格的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。以下分别进行详细说明。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种产品价格的预测方法。以该方法应用于图1中的处理器端为例进行说明，包括以下步骤：S201、通过预先建立的基础预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品价格的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。

【技术特征摘要】
1.一种产品价格的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预先建立的基础预测模型进行待预测产品的价格预测，得到基础预测价格；所述基础预测模型是根据特征指标构建的；所述特征指标包括决定所述待预测产品的价格的指标；通过预先建立的残差预测模型进行所述待预测产品的价格预测，得到残差预测价格；所述残差预测模型是根据所述特征指标的残差构建的；所述残差由所述特征指标输入所述基础预测模型得到的预测值确定；根据所述基础预测价格和所述残差预测价格，确定所述待预测产品的预测价格。2.根据权利要求1所述的产品价格的预测方法，其特征在于，还包括：获取所述待预测产品对应的产品指标；对所述产品指标进行缺失值填补和/或归一化处理，得到处理后的产品指标；从所述处理后的产品指标中确定所述特征指标。3.根据权利要求2所述的产品价格的预测方法，其特征在于，所述从所述处理后的产品指标中确定所述特征指标的步骤，包括：计算所述产品指标与本征指标的相关系数；所述本征指标用于标识所述待预测产品；将所述相关系数满足预设条件的产品指标确定为特征指标。4.根据权利要求1所述的产品价格的预测方法，其特征在于，还包括：确定所述特征指标之间的方差膨胀因子，根据所述方差膨胀因子确定所述特征指标之间是否存在多重共线性；若存在多重共线性，则通过主成分分析法消除所述特征指标之间的多重共线性，得到处理后的特征指标；根据所述处理后的特征指标对应的特征数据构建所述基础预测模型。5.根据权利要求4所述的产品价格的预测方法，其特征在于，所述根据所述处理后的特征指标对应的特征数据构建所述基础预测模型的步骤，包括：根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：乐晓宇，胡静超，
申请(专利权)人：中化资本有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11