申请/专利权人：宏景科技股份有限公司

申请日：2023-07-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116701880B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F40/30;G06N3/045;G06N3/0464;G06F18/25;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供一种时间序列数据预测方法、系统、设备及介质，包括：获取资讯文本；根据所述资讯文本，通过资讯文本情感倾向判定模型，得到资讯文本情感倾向特征向量；利用第一注意力机制融合所述资讯文本情感倾向特征向量和历史时间序列数据，得到市场历史走向向量；根据所述市场历史走向向量，通过趋势预测模型预测市场未来趋势，得到未来时间序列数据。本发明提供的时间序列数据预测方法、系统、设备及介质，借助舆情分析实现时间序列数据的精确预测，能够有效应对时间序列趋势的突变，预测出与实际情况更为贴近的时间序列数据。

主权项：1.一种基于时间序列数据的农产品价格预测方法，其特征在于，包括：获取资讯文本；根据所述资讯文本，通过资讯文本情感倾向判定模型，得到资讯文本情感倾向特征向量，其中，资讯文本情感倾向判定模型采用文本处理模型的模型框架，其包括嵌入层、卷积层、最大池化层、全连接层以及其它层结构，并采用softmax函数作为分类函数，实现从资讯文本中提取资讯文本情感倾向特征向量，并对资讯文本的情感倾向进行分类；利用第一注意力机制融合所述资讯文本情感倾向特征向量和历史农产品价格数据，得到农产品价格走向向量，即农产品价格走向向量等于历史时间t1内的历史农产品价格数据和历史时间t1内的资讯文本情感倾向特征向量的融合结果；根据所述农产品价格走向向量，通过趋势预测模型预测市场未来趋势，得到未来农产品价格数据；其中，所述根据所述资讯文本，通过资讯文本情感倾向判定模型，得到资讯文本情感倾向特征向量，包括：将所述资讯文本转换为资讯文本向量；根据所述资讯文本向量，通过所述资讯文本情感倾向判定模型的特征提取层，得到资讯文本情感倾向特征向量；根据所述资讯文本情感倾向特征向量，通过所述资讯文本情感倾向判定模型的资讯文本情感倾向判定层，得到资讯文本情感倾向类型，所述资讯文本情感倾向类型包括正面情感倾向、负面情感倾向、及中性情感倾向；以及，所述利用第一注意力机制融合所述资讯文本情感倾向特征向量和历史农产品价格数据，得到农产品价格走向向量，包括：对所述资讯文本情感倾向特征向量进行线性变换，得到变换后的资讯文本情感倾向特征向量；对所述历史农产品价格数据进行线性变换，得到变换后的历史农产品价格数据特征向量；根据所述变换后的资讯文本情感倾向特征向量和所述变换后的历史农产品价格数据特征向量，得到特征节点之间的第一相关度，第一相关度计算公式为：，表示特征和特征之间的相关度，表示进行向量内积，W表示对特征进行线性变换的函数或矩阵；根据特征节点之间的第一相关度，利用第一非线性激活函数，融合所述变换后的资讯文本情感倾向特征向量和所述变换后的历史农产品价格数据特征向量，得到农产品价格走向向量；以及，所述根据所述农产品价格走向向量，通过趋势预测模型预测市场未来趋势，得到未来农产品价格数据，包括：根据所述农产品价格走向向量，通过所述趋势预测模型的第一卷积网络，得到时间维度特征向量，所述第一卷积网络为时空卷积网络；根据所述农产品价格走向向量，通过所述趋势预测模型的第二卷积网络，得到全局特征向量，所述第二卷积网络为1×1卷积神经网络；利用第二注意力机制融合所述时间维度特征向量和所述全局特征向量，得到市场趋势变化向量；根据所述市场趋势变化向量，通过所述趋势预测模型的预测层预测市场未来趋势，得到未来农产品价格数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宏景科技股份有限公司 基于时间序列数据的农产品价格预测方法及系统

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