一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及算法應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著煙草行業(yè)市場化程度的不斷加深，如何準確預(yù)測煙草的經(jīng)濟運行狀況，進而 把握市場需求，為整個煙草行業(yè)的經(jīng)營提供真實有效的參考和基礎(chǔ)顯得尤為重要。
[0003] 煙草行業(yè)現(xiàn)有預(yù)測模型主要是基于歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測，而煙草一直以來是計劃體 制，歷史銷售數(shù)據(jù)受人為影響很大，現(xiàn)有預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實際值之間差異較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法及裝置，能夠預(yù)測煙草的經(jīng)濟運行 狀況，減小預(yù)測結(jié)果與實際值之間的差異。
[0005] 第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法，預(yù)先確定適 合煙草行業(yè)預(yù)測所需的宏觀經(jīng)濟參數(shù)數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，所述方法還包括：
[0006] 獲取煙草行業(yè)預(yù)測所需的宏觀經(jīng)濟參數(shù)數(shù)據(jù)；
[0007] 定義確定所述宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的變量和目標自變量；
[0008] 計算所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù)；
[0009] 根據(jù)所述線性相關(guān)系數(shù)確定與所述變量顯著線性相關(guān)的目標自變量集合，應(yīng)用最 小二乘法回歸計算所述目標自變量集合與所述變量的回歸系數(shù);如果沒有目標自變量與所 述變量顯著線性相關(guān)，應(yīng)用最小二乘法回歸計算所有目標自變量與所述變量的回歸系數(shù)， 使得根據(jù)所述回歸系數(shù)得到的計算值與實際值的二乘誤差?(χ-^)2最小； i-i
[0010] 其中，表示所述實際值，$表示所述計算值；
[0011] 根據(jù)所述回歸系數(shù)和目標自變量建立預(yù)測模型：
[0012] y = a〇+ai*xi+a2*X2+. · ·+an*xn
[0013]其中y為預(yù)測值;aQ為常數(shù);ai， a2,…，an為所述回歸系數(shù);X為所述目標自變量。
[0014] 優(yōu)選地，
[0015] 所述確定目標自變量包括:根據(jù)宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)定義初始自變量，對所述初始自變 量進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的自變量；
[0016]其中，所述對初始自變量進行轉(zhuǎn)換包括：
[0017]將所有初始自變量轉(zhuǎn)換為其指數(shù)函數(shù)值或?qū)⑺谐跏甲宰兞哭D(zhuǎn)換為其對數(shù)函數(shù) 值或?qū)⒚恳粋€初始自變量通過最佳轉(zhuǎn)換算子進行轉(zhuǎn)換;所述最佳轉(zhuǎn)換算子可以使自變量與 變量有最高的線性相關(guān)性。
[0018] 優(yōu)選地，
[0019] 所述計算所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù)包括:根據(jù)
計算所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù)；
[0020] 其中，P表示所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù);yi表示所述變量；y表 示所述變量平均值;Xi表示所述目標自變量；X表示所述目標自變量平均值。
[0021] 優(yōu)選地，
[0022] 所述根據(jù)所述線性相關(guān)系數(shù)確定與所述變量顯著線性相關(guān)的目標自變量集合包 括：
[0023] 將所述線性相關(guān)系數(shù)基于顯著性水平為0.05進行顯著性檢驗，根據(jù)所述顯著性檢 驗結(jié)果確定與所述變量顯著線性相關(guān)的目標自變量集合。
[0024] 優(yōu)選地，
[0025] 進一步包括:根據(jù)所述預(yù)測模型計算預(yù)測值，將所述預(yù)測值與實際值進行差距分 析。
[0026] 第二方面，本發(fā)明實施例提出了一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的裝置，包括：
[0027] 確定模塊，用于預(yù)先確定適合煙草行業(yè)預(yù)測所需的宏觀經(jīng)濟參數(shù)數(shù)據(jù)和預(yù)測模 型；
[0028] 獲取模塊，用于獲取煙草行業(yè)預(yù)測所需的宏觀經(jīng)濟參數(shù)數(shù)據(jù)，將所述宏觀經(jīng)濟參 數(shù)輸出給定義模塊；
[0029] 定義模塊，用于定義確定所述宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的變量和目標自變量，將所述變量和 目標自變量輸出給計算模塊和建模模塊；
[0030] 計算模塊，用于計算所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù)，將所述線性相 關(guān)系數(shù)輸出給處理模塊；
[0031 ]處理模塊，用于根據(jù)所述線性相關(guān)系數(shù)確定與所述變量顯著線性相關(guān)的目標自變 量集合，應(yīng)用最小二乘法回歸計算所述目標自變量集合與所述變量的回歸系數(shù);如果沒有 目標自變量與所述變量顯著線性相關(guān)，應(yīng)用最小二乘法回歸計算所有目標自變量與所述變 量的回歸系數(shù)，使得根據(jù)所述回歸系數(shù)得到的計算值與實際值的二乘誤差?(乂一 i)2最 i=l 小;將所述回歸系數(shù)輸出給建模模塊；
[0032] 其中，yi表示所述實際值，&表示所述計算值；
[0033] 建模模塊，用于根據(jù)所述回歸系數(shù)和目標自變量建立預(yù)測模型：
[0034] y = a〇+ai*xi+a2*X2+. · ·+an*xn
[0035] 其中y為預(yù)測值;m，a2, . . .，an為所述回歸系數(shù);x為所述目標自變量。
[0036] 優(yōu)選地，
[0037]所述定義模塊包括：
[0038] 定義單元，用于根據(jù)宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)定義初始自變量，將所述初始自變量輸出給轉(zhuǎn) 換單元；
[0039] 轉(zhuǎn)換單元，用于對所述初始自變量進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的自變量，所述目標自變 量包括所述初始自變量和所述轉(zhuǎn)換后的自變量；
[0040] 其中，所述對初始自變量進行轉(zhuǎn)換包括：
[0041] 將所有初始自變量轉(zhuǎn)換為其指數(shù)函數(shù)值或?qū)⑺谐跏甲宰兞哭D(zhuǎn)換為其對數(shù)函數(shù) 值或?qū)⒚恳粋€初始自變量通過最佳轉(zhuǎn)換算子進行轉(zhuǎn)換;所述最佳轉(zhuǎn)換算子可以使自變量與 變量有最高的線性相關(guān)性。
[0042] 優(yōu)選地，
[0043] 所述計算模塊包括：
[0044] 計算單元，用于根據(jù)
計算所述變量與目標自變量 之間的線性相關(guān)系數(shù)，將所述線性相關(guān)系數(shù)輸出給處理模塊；
[0045] 其中，p表示所述變量與目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù);yi表示所述變量；_y_表 示所述變量平均值;Xi表示所述目標自變量；X；表示所述目標自變量平均值。
[0046] 優(yōu)選地，
[0047] 所述處理裝置包括：
[0048]確定單元，用于將所述線性相關(guān)系數(shù)基于顯著性水平為0.05進行顯著性檢驗，根 據(jù)所述顯著性檢驗結(jié)果確定與所述變量顯著線性相關(guān)的目標自變量集合。
[0049] 優(yōu)選地，進一步包括：
[0050] 差距分析模塊，用于根據(jù)所述預(yù)測模型計算預(yù)測值，將所述預(yù)測值與實際值進行 差距分析。
[0051] 本發(fā)明實施例提出的建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法及裝置，通過獲取并定義宏觀 經(jīng)濟參數(shù)數(shù)據(jù)的變量和目標自變量，計算變量和目標自變量之間的線性相關(guān)系數(shù)，并根據(jù) 線性相關(guān)系數(shù)確定目標自變量集合，計算回歸系數(shù)，使得根據(jù)回歸系數(shù)計算的二乘誤差最 小，根據(jù)回歸系數(shù)和目標自變量建立多種預(yù)測模型，從而可以選擇合適的預(yù)測模型進行預(yù) 測，減小預(yù)測結(jié)果與實際值之間的差異。
【附圖說明】
[0052] 圖1是本發(fā)明實施例提供的一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法的流程圖；
[0053] 圖2是本發(fā)明另一實施例提供的一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的方法的流程圖；
[0054] 圖3是本發(fā)明實施例提供的一種建立煙草行業(yè)預(yù)測模型的裝置結(jié)構(gòu)圖；
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