目标对象的价格预测方法、装置及终端

摘要

本发明适用于计算机技术领域，本发明提供了一种目标对象的价格预测方法、装置及终端，该方法包括：获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；计算价格数据的离散程度；选取与离散程度对应的统计算法；利用统计算法计算目标对象的基础价格。本发明通过预测项目在预设时间段内的价格的离散程度选择不同的计算方法，可以实现对设备材料价格进行预测。

说明书

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种目标对象的价格预测方法、装置及终端。

背景技术

目前，大型企业，例如电力企业，通常都会定期针对企业所需的设备材料进行采购预算，然而，在进行采购预算时，通常只能是以当前的价格进行。但是实际进行设备材料采购时，通常是在一段时间之后。由于材料价格通常是波动变化的，一段时间之后的价格通常和当前的价格不一致，这会导致预算不准确。

因此，需要有一种可以计算一段时间之后、实际采购时的价格的方法，使预算更准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种目标对象的价格预测方法、装置及终端，以实现设备材料价格进行预测。

本发明实施例的第一方面提供了一种目标对象的价格预测方法，其特征在于，价格预测方法包括：

获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；

计算价格数据的离散程度；

选取与离散程度对应的统计算法；

利用统计算法计算目标对象的基础价格。

可选的，价格预测方法还包括：

获取目标对象的当前价格；

根据基础价格和当前价格确定目标对象的价格变化率；

根据基础价格和价格变化率确定目标对象在指定未来时间段内的预测价格。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度不超过第一预设值，则选取正态分布统计算法；

相应的，利用统计算法计算目标对象的基础价格包括：

计算价格数据的正态分布图像；

将正态分布图像中预设点对应的价格作为基础价格。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度在第一预设值和第二预设值之间，则选取平均值中位数统计算法；

相应的，利用统计算法计算目标对象的基础价格包括：

计算价格数据的平均值；

计算价格数据的中位数；

将平均值和中位数中较大的一个作为基础价格。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度大于第二预设值，则输出告警信息，告警信息用于提示用户单独分析目标对象的基础价格。

本发明实施例的第二方面提供了一种目标对象的价格预测装置，其特征在于，价格预测装置包括：

第一获取模块，用于获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；

第一计算模块，用于计算价格数据的离散程度；

算法选取模块，用于选取与离散程度对应的统计算法；

第二计算模块，用于利用统计算法计算目标对象的基础价格。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如任一项目标对象的价格预测方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如任一项目标对象的价格预测方法的步骤。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：

本发明实施例提供了一种目标对象的价格预测方法，该方法包括：获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；计算价格数据的离散程度；选取与离散程度对应的统计算法；利用统计算法计算目标对象的基础价格。本发明通过预测项目在预设时间段内的价格的离散程度选择不同的计算方法，可以实现对设备材料价格进行预测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的目标对象的价格预测方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的目标对象的价格预测装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的终端的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

参见图1，其示出了本发明实施例提供的目标对象的价格预测方法的实现流程图，该价格预测方法包括：

步骤101，获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；

在本实施例中，历史时间段指在当前时间之前的某个时间段，此时间段的选择通常不能太短，也不能距离当前时间段太远；价格数据表示历史时间段中固定周期的时间点的目标对象的价格，固定周期可以为1年、1季度、1个月、1周，需要根据目标对象的价格变化速度确定。

步骤102，计算价格数据的离散程度；

步骤103，选取与离散程度对应的统计算法；

步骤104，利用统计算法计算目标对象的基础价格。

在本实施例中，价格数据的离散程度可以表示目标对象的价格的变化速度，根据离散程度选择对应的统计算法，可以得到更准确的基础价格。

可选的，价格预测方法还包括：

获取目标对象的当前价格；

根据基础价格和当前价格确定目标对象的价格变化率；

根据基础价格和价格变化率确定目标对象在指定未来时间段内的预测价格。

在本实施例中，确定目标对象的价格变化率可以为根据基础价格和当前价格，计算目标对象的价格-时间函数，根据价格-时间函数和基础价格，就可确定指定未来时间段内的预测价格。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度不超过第一预设值，则选取正态分布统计算法；

在本实施例中，第一预设值可以为10％，价格数据的离散程度在10％以下时，说明目标对象的价格变化速度较低，可以使用正态分布算法计算基础价格。

相应的，利用统计算法计算目标对象的基础价格包括：

计算价格数据的正态分布图像；

将正态分布图像中预设点对应的价格作为基础价格。

在本实施例中，预设点可以为价格数据的正态分布图像左侧面积为0.8的位置处，此点对应的价格数值为基础价格。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度在第一预设值和第二预设值之间，则选取平均值中位数统计算法；

在本实施例中，第二预设值可以为30％，当价格数据的离散程度在10％到30％之间时，说明目标对象的价格变化速度较高，但没有异常情况，仍可以使用此方法进行预测。

相应的，利用统计算法计算目标对象的基础价格包括：

计算价格数据的平均值；

计算价格数据的中位数；

将平均值和中位数中较大的一个作为基础价格。

选取平均值和中位数中较大的数值作为基础价格，可以更大程度上避免实际价格超出预算。

在本实施例中，设备材料价格的读取和预测规则通过规则库引擎设定，可以实现造价文件数据读取的动态可配，同时还可通过规则库引擎对读取到的数据进行智能校验，保证了读取后数据的质量。

其中，规则库引擎的工作过程是通过匹配规则库和事实库，挑选出对应的规则到日程，最后执行对应的action。规则库引擎包括：

Rule Base(knowledge base，规则库，知识库)

Working Memory(fact base，事实库)

Inference Engine(推理引擎)

Pattern Matcher(模式匹配器)

Agenda(日程)

Execution Engine(执行引擎)

规则库引擎可以实现如下需求：

(1)将业务逻辑从程序代码中脱离出来，通过配置来实现业务规则。

(2)直接通过web界面来修改和变更业务规则。

在本实施例中，规则库引擎使用了模式匹配(rete)算法，规则引擎的核心是Pattern Matcher(模式匹配器)，先进行模式匹配，再进行推理：

正向推理又称为正向链接推理，其推理基础是逻辑演绎的推理链，它从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组推理规则，来证明目标谓词公式或命题是否成立。实现正向推理的一般策略是：先提供一批数据(事实)到总数据库中，系统利用这些事实与规则的前提匹配，触发匹配成功的规则(即启用规则)，把其结论作为新的事实添加到总数据库中。继续上述过程，用更新过的总数据库中的所有事实再与规则库中另一条规则匹配，用其结论再修改总数据库的内容，直到没有可匹配的新规则，不再有新的事实加到总数据库为止。

可选的，选取与离散程度对应的统计算法包括：

若离散程度大于第二预设值，则输出告警信息，告警信息用于提示用户单独分析目标对象的基础价格。

在本实施例中，价格数据的离散程度超过30％，说明目标对象的价格变化趋势异常，此情况下不应使用前文中的方法计算基础价格，需要输出告警信息，通过人工核实导致价格异常的因素，如是否历史时间段中的价格数据错误，排查错误数据或确定价格变化异常的因素后再继续进行价格预测。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。

图2示出了本发明实施例提供的目标对象的价格预测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：

如图2所示，目标对象的价格预测装置包括：

第一获取模块21，用于获取目标对象在指定历史时间段内的价格数据；

第一计算模块22，用于计算价格数据的离散程度；

算法选取模块23，用于选取与离散程度对应的统计算法；

第二计算模块24，用于利用统计算法计算目标对象的基础价格。

可选的，所述价格预测装置还包括：

第二获取模块，用于获取所述目标对象的当前价格；

第三计算模块，用于根据所述基础价格和所述当前价格确定所述目标对象的价格变化率；

价格确定模块，用于根据所述基础价格和所述价格变化率确定所述目标对象在指定未来时间段内的预测价格。

可选的，所述算法选取模块还用于：

在所述离散程度不超过第一预设值时，选取正态分布统计算法；

相应的，所述第二计算模块还包括：

图像计算单元，用于计算所述价格数据的正态分布图像；

价格定位单元，用于将所述正态分布图像中预设点对应的价格作为所述基础价格。

可选的，所述算法选取模块还用于：

在离散程度在第一预设值和第二预设值之间时，选取平均值中位数统计算法；

相应的，所述第二计算模块还包括：

平均值计算单元，用于计算价格数据的平均值；

中位数计算单元，用于计算价格数据的中位数；

价格选择单元，用于将平均值和中位数中较大的一个作为基础价格。

可选的，所述算法选取模块还用于：

在离散程度大于第二预设值时，输出告警信息，告警信息用于提示用户单独分析目标对象的基础价格。

图3是本发明一实施例提供的终端的示意图。如图3所示，该实施例的终端3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个目标对象的价格预测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示单元31至34的功能。

示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端3中的执行过程。

所述终端3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端3的示例，并不构成对终端3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器31可以是所述终端3的内部存储单元，例如终端3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端3的外部存储设备，例如所述终端3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。