(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 202211465520.0 (22)申请日 2022.11.22 (71)申请人 山东财经大学 地址 250014 山东省济南市历下区二环东 路7366号 (72)发明人 刘立安　 (74)专利代理 机构 北京博识智 信专利代理事务 所(普通合伙) 16067 专利代理师 徐佳慧 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) (54)发明名称 基于区块链的人工智能期 货价格预测系统 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及基 于区块链的人工智 能期货价格预测系统， 包括： 控制终端， 是系统的主控端， 用于发出控制命令： 构建模块， 用于构建数据采集通道； 输入模块， 用 于输入系统需要进行期货价格预测的期货产品； 预测条件确认模块， 用于获取输入模块输入构建 模块中经其子模块处理的期货产品对应结果数 据， 本发明能够对期货产品的当前价格及未来价 格进行预测， 以此将期货信息的价值最大的使 用， 为期货市场的期货价格预测带来便利， 并通 过此种系统的实施， 能够一定程度的代替人工对 于期货价格的预测工作， 减少了人工劳动力输 出， 也使得期货市场对于具备期货价格预测能力 的工作人员需求量有所降低， 并同时提升期货价 格预测的可信度。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115511545 A 2022.12.23 CN 115511545 A 1.基于区块链的人工智能期 货价格预测系统， 其特 征在于， 包括： 控制终端 （1） ， 是系统的主控端， 用于发出控制命令： 构建模块 （2） ， 用于构建数据采集 通道； 输入模块 （3） ， 用于 输入系统需要 进行期货价格预测的期 货产品； 预测条件确认模块 （4） ， 用于获取输入模块 （3） 输入构建模块 （2） 中经其子模块处理的 期货产品对应结果数据， 系统端用户在预测条件确认模块 （4） 中参考结果数据进行期货产 品价格预测条件的自定义编辑确认； 智能刷新模块 （5） ， 用于自主刷新系统， 对系统运行预测过的期货商品进行重复的期货 价格预测； 捕捉模块 （6） ， 用于捕捉预测条件确认模块 （4） 确认预测条件后对期货产品进行期货价 格预测的结果； 步进模块 （7） ， 用于读取数据库 （61） 中储存的期货价格预测结果， 参考期货价格预测结 果设定期货价格递进规律， 参考期货价格递进规律预测期货价格预测结果的未来期货价 格； 其中， 步进模块 （7） 在读取到期货价格预测结果后， 将预测结果反馈至控制终端 （1） ， 系 统端用户在控制终端 （1） 上读取期货价格预测结果， 根据期货价格预测结果手动编辑设定 期货价格递进规律， 期货价格递进规律同步由控制终端 （1） 向步进模块 （7） 发送， 步进模块 （7） 参考期货价格递进规 律预测期 货价格预测结果的未来期 货价格。 2.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 构建模块 （2） 中构建数据采集通道通过用户端自定义手动编辑输入， 所述构建模块 （2） 下级 设置有子模块， 包括： 分析单元 （21） ， 用于分析获取期 货产品的属性； 权重分析单元 （22） ， 用于设置不同属性期 货产品的期 货价格权 重值； 其中， 所述分析单元 （21） 中对于期货产品的属性分析类别 包括： 未加工产品、 半加工产 品、 加工制品、 虚拟产品、 资源性 开采产品。 3.根据权利要求2所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 权重分析单元 （22） 中对期货产品的期货价格权重值参考期货产品的属性分析类别进行手 动设置， 所述构建模块 （2） 在构建数据采集通道及其子模块权重分析单元 （22） 设置期货价 格权重值后， 根据期货价格权重值设置数据采集通道在 采集不同属性期货产品时所应用的 权重值。 4.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 输入模块 （3） 对输入的期货产品同步执行期货产品溯源， 根据期货产品溯源结果分析当前 期货产品制造商地址是否为国内， 对分析结果为否的， 通过输入模块 （3） 输入系统的期货产 品进行舍弃， 对分析结果为是的， 通过输入模块 （3） 输入系统的期货产品发送至分析单元 （21） 。 5.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 预测条件确认模块 （4） 中确认的期货产品价格预测条件包括： 期货产品价格数据采集通道、 期货产品数据采集 通道应用权 重值、 期货价格权 重值、 期货产品属性。 6.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115511545 A 2智能刷新模块 （5） 中对期货商品进 行重复的期货价格预测时根据自主刷新系统的刷新逻辑 运行， 系统运行时同步采集系统中期货产品数据采集通道应用权重值、 期货价格权重值、 期 货产品属性数据构建期货价格卷积神经网络， 参考卷积神经网络进行自主刷新系统刷新逻 辑的选择， 所述期 货价格预测卷积神经网络的构建公式为： ； 式中： 为期货价格预测刷新周期输出值； 为sigmoid函数； 为t时刻的数据采集 通道的数据输入值； 为t‑1时刻的数据采集 通道的数据输出值； 为期货价格预测刷新周期权 重， 系统端用户手动 编辑设置； 为偏置， 系统端用户手动 编辑设置 。 7.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 捕捉模块 （6） 中设置有子模块， 包括： 数据库 （61） ， 用于储 存捕捉模块 （6） 实时运行捕捉的期 货价格预测结果。 8.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 步进模块 （7） 中预测期货价格预测结果的未来期货价格参考期货价格递进规律， 预测期货 价格预测结果的未来期 货价格的模型为： ； 式中， 为目标期 货产品n×1维不可观测的基本经济变量， n≥1； 为1×1维可观测目标期 货产品的交易市场价格 变量； 为滞后算子对应的有限多 项式矩阵； 为随机误差项， 系统端用户手动 编辑设置； 为上一目标期 货产品n×1维不可观测的基本经济变量， n≥1； 为1×1维上一可观测目标期 货产品的交易市场价格 变量。 9.根据权利要求1所述的基于区块链的人工智能期货价格预测系统， 其特征在于， 所述 控制终端 （1） 通过介质电性连接有构建模块 （2） ， 所述构建模块 （2） 下级通过介质电性连接权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115511545 A 3