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公开(公告)号:CN118014619A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410191963.8
申请日:2024-02-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06F18/214 , G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种基于多头ProbSparse注意力机制的扩散模型的采购价格预测方法,涉及商业采购及时间序列预测技术领域。利用ProbSparse注意力机制的特征提取能力,从原始数据中自动挖掘出价格的隐藏特征和时序性。相比于自注意力机制self‑attention,ProbSparse注意力机制降低了常规的计算量,优化了时间空间效率。相比于传统扩散模型来生成未来的采购价格,本发明更能解决传统采购价格预测中存在的难以适应非线性元素,难以捕捉元素相关性等技术缺陷,提供一种更准确、可靠的采购价格预测方式,能够更准确地反映价格波动的动态性和复杂性,着重研究价格之间的相关性,提高预测的准确性,使采购价格预测更加灵活和可靠,有助于企业更好地管理采购成本和做出更明智的采购决策。