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申请/专利权人：智慧足迹数据科技有限公司
摘要：本发明实施例提出一种产品价格预测方法、装置、设备和存储介质，利用静态变量序列、历史变量序列和已知变量序列等作为价格预测模型的输入特征，实现对目标产品在未来时间序列的预测价格序列的预测；考虑了城市因素和城市中与目标产品相关的各区域的地理位置对目标产品的未来价格的影响、目标城市的人口情况和经济情况对目标产品的未来价格的影响、以及未来客观因素对目标产品的未来价格的影响。实现最终输出的预测价格序列能够迅速和准确地反映未来实际经济情况。
主权项：1.一种产品价格预测方法，其特征在于，应用于对目标城市中目标产品在设定的未来时间序列的价格进行预测，所述方法包括：根据所述目标城市的城市编码、以及所述目标城市中与所述目标产品相关的各区域的地理位置对应的地理编码，生成用于表征所述目标城市的地理特性的静态变量序列；根据所述目标城市中带有定位功能的移动设备对应的信令数据，获取在所述未来时间序列之前的设定第一历史时间序列中，所述目标城市中与所述目标产品相关的各类型人口的人口总数，以得到人口变量集合；所述人口变量集合包括所述第一历史时间序列中，不同时间窗口各自对应的各类型人口总数；获取在所述第一历史时间序列中，所述目标城市中与所述目标产品相关的各类型经济因素的经济数据，以得到经济变量集合；所述经济变量集合包括所述第一历史时间序列中，不同时间窗口各自对应的各类型经济数据；将所述人口变量集合和所述经济变量集合进行合并，得到历史变量序列；获取所述未来时间序列对应的已知变量序列；所述已知变量序列包括不同时间窗口各自对应的节假日总天数、周末总天数、晴天总天数、雨天总天数、阴天总天数、或季节类型中的至少一种；将所述静态变量序列、所述历史变量序列和所述已知变量序列输入到预先构建好的价格预测模型中，得到所述未来时间序列对应的预测价格序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 智慧足迹数据科技有限公司 产品价格预测方法、装置、设备和存储介质
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