(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211238794.6 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 之江实验室 地址 311100 浙江省杭州市余杭区中泰街 道之江实验室南湖总部 申请人 浙江工商大 学 (72)发明人 张崇辉　陈思博　王永恒　苏为华　 周家敏　苏田恬　 (74)专利代理 机构 杭州浙科专利事务所(普通 合伙) 33213 专利代理师 孙孟辉　杨小凡 (51)Int.Cl. G06F 16/22(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 一种基于信息稀 疏情形的混频预测方法、 装 置及设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于信息稀疏情形的混 频预测方法、 装置及设备， 通过构建多输入混频 数据存取工具包， 整合不同类型数据信息； 制定 信息稀疏水平判断规则以及指标频率转化目标； 若指标信息稀疏水平无法满足指标频率转化要 求， 则对指标集进行插值处理， 直至达到频率转 化要求， 形成分析指标集； 混合不同模型开展预 测， 利用AIC信息准则形成预测结果； 存储预测结 果， 并转化为形状数据， 并通过可视化技术进行 展示。 本发 明解决了混频预测分析中因低频指标 观测数量过少， 导 致无法得到准确结果的问题。 权利要求书5页 说明书12页 附图6页 CN 115309754 A 2022.11.08 CN 115309754 A 1.一种基于信息稀疏情形的混频 预测方法， 其特 征在于包括如下步骤： 步骤S1、 对混频 数据进行解析， 整合 不同类型 数据； 步骤S2、 构建信息稀疏度准则并确定频率 转化目标， 包括如下步骤： 步骤S21、 根据用户检索数据， 获得分析 数据矩阵； 步骤S22、 设置信息稀疏度 s， 并按列计算分析数据矩阵中所有输入数据指标的信息稀 疏度； 步骤S23、 设置信息稀疏度准则 S， 若s<S则进入步骤S3， 否则直接进入步骤S4； 步骤S3、 对时间序列频率使用三次样条插值法对数据进行处理， 对不满足稀疏度准则 S 的序列进行调整， 并用插补后序列替换原数据矩阵中对应指标 数据， 形成分析 数据集D； 步骤S4、 混合 不同模型， 对分析 数据集D开展预测， 利用赤池信息准则形成预测结果； 步骤S5、 对预测结果进行展示。 2.根据权利要求1所述的一种基于信 息稀疏情形的混频预测方法， 其特征在于： 所述步 骤S1包括如下步骤： 步骤S11、 根据数据接入特征， 构建结构化数据存储规范， 解析不同文件， 得到不同数据 接入信息； 步骤S12、 设计内存指针， 为 不同数据接入信息划分存 储区域； 步骤S13、 确认数据索引位置， 根据数据索引建立数据资料关联； 步骤S14、 设置索引检索规则， 使未检索到的观测值 为NA， 形成结构化数据库。 3.根据权利要求1所述的一种基于信 息稀疏情形的混频预测方法， 其特征在于： 所述步 骤S3包括如下步骤： 步骤S31、 提取原始数据， 获取特定区间的低频时间序列数据指标， 将特定区间划分为 子区间， 每 个子区间满足三次样条 方程； 步骤S32、 计算子区间每 个数据节点的步长； 步骤S33、 在三种边界条件下， 将数据节点和指定的首位端点条件填充进矩阵方程； 三 种边界条件 包括自然边界、 固定边界和非扭 结边界； 步骤S34、 解矩阵方程， 求得二次微分值； 步骤S35、 由二次微分值得到样条插值 函数的系数； 步骤S36、 根据系数， 在每 个子区间中， 创建三次方程； 步骤S37、 使用三次方程对不满足稀疏度准则 S的序列进行调整， 并用插补后序列替换 原数据矩阵中对应指标 数据， 形成分析 数据集D。 4.根据权利要求3所述的一种基于信息稀疏情形的混频 预测方法， 其特 征在于： 所述步骤S31中， 提取原始数据， 得到区间为[ a,b]的低频时间序列数据指标 x， 把区间 [a,b]分成k个区间[( x0,x1),(x1,x2),…,(xk‑1,xk)]， 一共有 k+1个节点， 端点为 x0=a，x1=b， 每个子区间( xi,xi+1)上，S(x)=Si(x)为一个三次样条方程， 所有点满足插值条件 S(xi)= yi  (i=0,1,…,k)， 除了两个端点， 所有 k‑1个内部点的每个点都满足 Si(xi)= yi，Si(xi+1)= yi+1  (i=0,1,…,n‑1)； 所述步骤S32中， 步长为 hi= xi+1‑ xi； 所述步骤S33中， 第一边界条件为自然边界： 指定端点二阶导数为0， 设 Mi= S’ ’i(xi)， 矩 阵方程为：S’ ’(x0) =0= S’ ’(xn)权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115309754 A 2第二边界条件为固定边界： 指定端点一阶可导， 数据两端节点的微分值已知， 设为A和 B，S’0(x0) =A，S’n‑1(xn)=B， 矩阵方程 为： 第三边界条件为非扭结边界： 强制第 一个插值点的三阶导数值等于第 二个点的三阶导 数值， 最后第一个点的三阶导数值等于倒 数第二个点的三阶导数值， 即 S’ ’ ’0(x0) = S’ ’ ’1 (x1)，S’ ’ ’n‑2(xn‑1)= S’ ’ ’n‑1(xn‑1)， 矩阵方程 为： 所述步骤S34中， 解矩阵方程， 求得二次微分值 Mi (i=0,1,…,n)； 所述步骤S35中： 由Mi得到样条插值 函数的系数： 权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115309754 A 3