公开(公告)号：CN115758889A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211467875.3

申请日：2022-11-22

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  吕兴 ,  张学竞 ,  黄均杰 ,  曾芷媚 ,  余泽汇 ,  张博婷

IPC: G06F30/27 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供了一种基于权重调整策略的天然气需求量组合预测方法及系统，该方法包括获取天然气需求数据；将数据划分为训练集，验证集与测试集；通过训练集，分别对十个单模型进行训练；通过传统组合预测赋权方法，确定模型的初始组合权重；定义偏移误差来衡量各单模型点预测效果与整体预测效果的差异，基于偏移误差，提出权重调整优化方法，对验证集各时点单模型的权重进行调整；取40％时间跨度下的调整权重均值作为测试集各时点的组合权重，实现天然气需求量组合预测。本发明可以为组合预测各单模型确定更合理的权重，进而为决策者提供更加准确的天然气需求量预测，保证市场供需平衡，增加利润，限制风险和竞争力。

公开(公告)号：CN115578137A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211346500.1

申请日：2022-10-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  曾芷媚 ,  余泽汇 ,  黄均杰 ,  吕兴 ,  张学竞 ,  林锐斌

IPC: G06Q30/0202 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统，该方法包括：采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理；选取T天为窗口滑动划分数据集，将得到的数据集作为多特征数据样本；使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征；使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征；使用snowNLP提取新闻情感特征；搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素，基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度。