一种金融时间序列预测方法、系统及相关设备与流程

1.本发明属于金融分析技术领域，尤其涉及一种金融时间序列预测方法、系统及相关设备。


背景技术：

2.股票价格预测是股票市场永恒的话题。目前股票价格预测的方法分为以下三种：其一，以基本分析技术分析为主的传统预测方法；其二，以神经网络、支持向量机为主的人工智能方法；其三，以时间序列为主的计量经济学方法。
3.传统预测方法是最为常用的方法，包含基本分析法和技术分析法。基本分析法主要包括宏观经济分析、行业和区域分析以及公司分析三种。技术分析主要通过市场行为来分析股票价格变化的，而市场行为通常又表现为价格和成交量，在分析时还要结合时间和空间两个因素；技术分析的优势在于股票价格的短期预测，但技术分析也有自己的缺陷，例如在技术形态识别上不具有客观性，因为现实价格形态不一定具有理想的形式，此时判断股票价格就会具有一定的主观性。
4.人工智能方法主要是利用计算机人工智能来模拟人的大脑学习过程，在给定样本对的情况下对其进行学习，发掘其内在的规律，然后用这种规律来对未来做出预测。目前，人工智能方法主要有神经网络方法和支持向量机方法，并在实际应用中取得了不错的预测效果。但是，在金融领域中使用人工智能方法的一个不足就是其解释能力不是很强，结果不容易被人理解。
5.金融时间序列方法是股市预测中使用的一种计量方法。金融时间序列是时间序列中的一个分支，其与其他时间序列不同之处在于，金融时间序列的分析中要考虑随机因素的影响。在使用金融时间序列对股票价格预测时主要是通过分析价格随时间演变的过程，然后根据严密的数学理论为价格序列建立模型，从而利用模型预测价格。自回归模型(，简称)、移动平均模型(，简称)、自回归移动平均模型(，简称)、自回归条件异方差模型(，简称)、广义自回归条件异方差模型(，简称)等都是比较常用的时间序列模型。基于金融时间序列的股票预测模型建立在严密的数学逻辑推理之上，在预测股票过程中具有很好的解释能力，相对于其他复杂的预测方法，金融时间序列建模相对比较简单，而且计算比较简单。但金融时间序列在实际应用过程中也有自己的局限性：由于在使用金融时间序列建模时，对样本数据要求往往较高，比如必须要大样本，样本数据必须平稳独立等，而在实际当中金融数据往往又是包含较多噪音，并且通常表现出非平稳、非线性的特点。所以用金融时间序列很难建立比较理想的模型，有时虽然模型可以建立，参数估计往往又是一个比较困难的问题。
6.综上所述，传统金融时间序列预测方法无法有效地识别不同维度时间序列的不同特征，从而导致了当前一些时间序列预测方法的不足，因此无法有效地指导实际研究，也无
法有效处理具有较大规模的数据。


技术实现要素：

7.本发明实施例提供一种金融时间序列预测方法，旨在解决传统金融时间序列预测方法无法有效地识别不同维度时间序列的不同特征、也无法有效处理具有较大规模数据的问题。
8.第一方面，本发明实施例提供一种金融时间序列预测方法，所述方法包括以下步骤：计算金融时间序列之间的时间相似性；计算预测窗口大小；从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段；将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引；利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果。
9.更进一步地，所述计算金融时间序列之间的时间相似性所使用的计算方法为加权欧氏距离计算法。
10.更进一步地，所述计算预测窗口大小的步骤具体包括以下子步骤：预设一个所述预测窗口大小的范围区间；通过所述时间序列的实际值和预测值计算错误损失，将所述错误损失和所述范围区间进行比较，将在所述范围区间内的最小的所述错误损失作为最终的所述预测窗口大小的值。
11.更进一步地，所述从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段的步骤具体包括以下子步骤：将所述金融时间序列输入到milvus中；使用所述milvus搜索所述金融时间序列中具有时间相似性的个相似片段；对所述相似片段进行分类并计算类别数，所述类别数为所述相似片段的种类数，预设定一个类别数范围区间，使用k
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means算法从所述相似片段中进行聚类计算，得到每个所述类别数的dbi指数，将处于所述类别数范围区间中的所述dbi指数最小的所述类别数记为；从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中取前个与所述目标片段中的向量最相似的向量，组成所述片段。
12.更进一步地，将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引的步骤具体包括以下子步骤：将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个所述时间序
列片段；在所述milvus中建立一个数据集，将所述时间序列片段中属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并存储到所述数据集的其中一个数据类中；为每一个所述数据类分别建立所述索引。
13.更进一步地，所述利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果的步骤具体包括以下子步骤：根据所述索引进行所述时间序列片段的快速查询；利用所述目标片段和所述片段的斜率以及所述目标片段的值进行计算，得到所述金融时间序列预测结果。
14.更进一步地，所述利用所述目标片段和所述片段的斜率以及所述目标片段的值进行计算，得到所述金融时间序列预测结果的步骤具体为：分别计算所述目标片段与所述片段的斜率，所述斜率分别为，并按照如下计算式进行计算：其中，为所述片段中第个片段在序列中的下一个值，为最终的预测结果。
15.第二方面，本发明实施例提供一种金融时间序列预测系统，包括以下模块：时间相似性模块、预测窗口模块、相似片段处理模块、索引建立模块、预测模块，其中：所述时间相似性模块用于计算金融时间序列之间的时间相似性；所述预测窗口模块用于计算预测窗口大小；所述相似片段处理模块用于从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段；所述索引建立模块用于将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引；所述预测模块用于利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果。
16.第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任一项所述的金融时间序列预测方法中的步骤。
17.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任一项所述的金融时间序列预测方法中的步骤。
18.本发明所达到的有益效果，由于采用了基于模式序列的相似性搜索的金融时间序列预测方法，同时使用更高效的数据库作为搜索载体，使得本发明的预测方法能够有效识
别不同维度时间序列的不同特征，并能够处理具有较大规模的数据。
附图说明
19.图1是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法的流程框图；图2是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s102的子流程框图；图3是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s103的子流程框图；图4是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s104的子流程框图；图5是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s105的子流程框图；图6是本发明实施例提供的金融时间序列预测系统的结构框图；图7是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
20.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。本技术的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
21.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
22.请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法的流程框图，所述预测方法包括以下步骤：s101、计算金融时间序列之间的时间相似性。
23.所述时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列，从数学的二维坐标的角度来说，所述时间序列以时间为自变量，测量得到的数值为因变量，所述时间序列在二维坐标中能够体现出变化率的特性。本发明实施例所指的所述时间序列为金融时间序列，所述金融时间序列以时间为自变量，股票的价格或者股票的收益率等金融数据为因变量，具体为现实生活中，根据时间的变化关系得到的股票数据，而金融时间序列分析考虑的就是金融数据随时间演变的理论和实践，而对于所述金融时间序列来说，其金融数据的影响因素是多维的，以时间作为主要的自变量，是因为现实中人们经常以某个时间顺序作为所述金融数据的观察点，所述金融数据的影响因素还包括投资行为、舆论影响、行政调控等，同时这些因素对所述金融数据的影响程度也是有所不同的。
24.综上所述，本发明实施例所指的时间序列对应所述金融时间序列的特点，其在数学维度的体现上为拥有多个维度的序列，并且这多个维度对所述金融数据的影响程度不同。本发明实施例首先使用加权欧氏距离计算法对所述金融时间序列计算时间相似性，所
述时间相似性为一段时间内的序列点的增减变化模式相同，即在同一时间范围内，两个所述金融时间序列之间呈现一定程度的相互平行。在所述金融时间序列中，因为各个维度对所述金融数据的影响程度不同，所以所述金融数据在多维度中的时间相似性不能将各维度的分量作统一计算。
25.本发明实施例将所述金融时间序列的维度数量记为，其中每一个维度对所述金融数据的影响程度用权重值体现，记所述权重值为，其中取正整数且不大于，的取值使能够代表各个维度的权重值，例如代表第二维度的取值，具体的，每个维度的所述权重值的计算满足如下表达式：进一步地，将所述金融时间序列的其中任意两个序列点记为和，使用代表利用所述加权欧氏距离计算法计算出的和之间的欧氏距离，具体的，所述金融时间序列的其中任意两个序列点和之间的加权欧氏距离计算满足如下表达式：其中，代表点在第个维度的分量，代表点在第个维度的分量，例如和分别代表点和点在第1个维度的分量，和分别代表点和点在第2个维度的分量。
26.在确定所述加权欧氏距离计算法的规则之后，在整个所述金融时间序列中针对不同的任意两点进行计算，根据计算得到的值的相近程度，能够反映所述时间序列中任意两点之间是否存在时间相似性。
27.s102、计算预测窗口大小。
28.所述预测窗口大小是本发明实施例用于计算所述金融时间序列中的任一片段的值，所述预测窗口大小的取值会影响最终预测结果的准确性，若所述预测窗口大小过大，那么得到的所述最终预测结果可能无法反映较短时间内的所述金融数据的变化情况，反之则无法反映较长时间内的所述金融数据的变化情况，因此在进行下一步计算前，要先确定所述预测窗口大小的具体取值。请参照图2，图2是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s102的子流程框图，所述预测窗口大小的计算包括以下步骤。
29.s201、预设一个预测窗口大小的范围区间。
30.记为所述预测窗口大小的具体取值，为了减少计算量和误差，需要对所述预测窗口大小做取值范围限定，本发明实施例将所述预测窗口大小的所述范围区间设为5到10。
31.s202、通过所述金融时间序列的实际值和预测值计算错误损失，将所述错误损失和所述范围区间进行比较，将在所述范围区间内的最小的所述错误损失作为最终的所述预测窗口大小的值。
32.记错误损失为为时间点，在所述金融时间序列中，时间点的取值一般是天，即所述金融时间序列中的每个序列点之间的时间差为一天，记为所述金融时间序列
在某一时间点上的实际值，记为所述金融时间序列在某一时间点上的预测值，所述预测值通过算法进行计算，并已经反映到实际的所述金融时间序列的预测中，记为计算使用的整个时间段，所述错误损失的计算满足如下表达式：得到所述错误损失后，与其所述范围区间进行比较，从而得到一个最小值，将所述最小值作为所述预测窗口大小的值。
33.s103、从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段。
34.请参照图3，图3是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s103的子流程框图，具体包括以下子步骤：s301、将所述金融时间序列输入到milvus中。
35.所述milvus是一种云原生的向量数据库，其采用了存储与计算分离的架构设计，因此能够灵活地部署在不同的计算机设备上。将所述金融时间序列输入所述milvus中，并根据所述金融时间序列的数学特征进行数据库设计，使得所述金融时间序列能够在所述milvus中能够体现其多维度的特征。
36.s302、使用所述milvus搜索所述金融时间序列中具有时间相似性的个相似片段。
37.在所述milvus数据库中使用上述步骤s101中的所述加权欧氏距离计算法对所述金融时间序列进行时间相似性计算，具体的，所述金融时间序列中拥有多个维度，并且不同维度的权重值不同，一般而言，所述金融时间序列中的任意一个值与其相邻的值之间的欧氏距离计算得到的结果，更能体现因为维度的权值不同所带来的差异性。在所述milvus数据库中使用所述加权欧氏距离计算法计算每一所述序列点与其上一个所述序列点之间的所述时间相似性，并根据计算结果，得到具有所述时间相似性的个序列片段，将所述具有所述时间相似性的个序列片段记为个相似片段。
38.s303、对所述相似片段进行分类并计算类别数，所述类别数为所述相似片段的种类数，预设定一个类别数范围区间，使用算法从所述相似片段中进行聚类计算，得到每个所述类别数的指数，将处于所述类别数范围区间中的所述指数最小的所述类别数记为。
39.在本发明实施例中，上述步骤s302得到的所述个序列片段之间具有所述时间相似性，但每一个所述相似片段中包含的所述序列点的数量是不确定的。具体的，任意两个相邻的所述序列点在多维空间中拥有坐标，任意两个相邻的所述序列点能够以向量的形式体现出两者之间的变化趋势，将所述相似片段中的任意两个相邻的序列点能够表现出来的片段的变化趋势划为同一种类，记为所述类别数，并使用k
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means聚类算法从所述相似片段中根据所述类别数进行聚类计算，得到每个所述类别数的指数（davies
‑
bouldin），所述指数用于评估聚类算法的优劣，其中，本发明实施例中记所述类别数的初始范围区间为5到10，在所述类别数对应的所述指数中，取在所述初始范围内的最小的所述dbi值对应
的所述类别数，将其记为。
40.s304、从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中取前个与所述目标片段中的向量最相似的向量，组成所述片段。
41.确定一个目标片段，所述目标片段为个所述相似片段中的其中一段，在本发明实施例中，所述目标片段是进行所述金融时间序列预测的基准片段。在个所述相似片段中取按照所述时间相似性与所述目标片段的所述时间相似性最相似的前个向量，组成所述top k片段。
42.s104、将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引。
43.请参照图4，图4是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s104的子流程框图，具体包括以下子步骤：s401、将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段。
44.将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，具体的，个所述相似片段中包括若干个所述序列点，所述序列点之间能够以向量形式体现变化趋势，所述窗口大小为一个具体的值，将个所述相似片段中每一个所述相似片段中的所述序列点按照所述窗口大小进行顺序拆分，从而得到个所述时间序列片段。
45.s402、在所述milvus中建立一个数据集，将所述时间序列片段中属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并存储到所述数据集的其中一个数据类中。
46.在所述milvus中建立一个数据集，所述数据集为一个数据库总表，之后，将所述时间序列片段中的属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并存储到所述数据集中的一个数据类中，具体的，所述数据类为所述数据集的子表，每一个所述数据类中的所述时间序列片段均属于一个所述相似片段，因此所述数据类为个，每一个数据类包括个所述时间序列片段。
47.s403、为每一个所述数据类分别建立所述索引。
48.所述索引为数据库软件常用的查询表，所述索引不具有所述数据库中条目的内容，但是其能够以类似指针的方式快速定位到数据库中的某一条目，因此利用所述索引能够加快在数据库中进行查询的速度，在本发明实施例中，每一个所述数据类分别建立一个所述索引，以达到当所述金融时间序列数据量较大时，所述milvus数据库仍能提供高效查询功能的效果。
49.s105、利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果。
50.请参照图5，图5是本发明实施例提供的一种金融时间序列预测方法中步骤s105的子流程框图，具体包括以下子步骤：s501、根据所述索引进行所述时间序列片段的快速查询。
51.在上述步骤s403后，根据所述索引在所述milvus数据库中进行对于所述时间序列片段的快速查询。
52.s502、利用所述目标片段和所述片段的斜率以及所述目标片段的值进行计算，得到所述金融时间序列预测结果。
53.具体的，通过上述步骤s501在所述milvus数据库能够对所述时间序列片段中的任意序列点的值进行快速查询，从而计算任意两个所述序列点之间的向量值，在数学意义中，所述向量值在多维空间中表现为对于自变量所在维度的斜率，对于所述金融时间序列来说，所述自变量所在维度指的是时间维度。本发明实施例首先计算所述目标片段的斜率，记为，并分别计算所述片段中每个片段的斜率，分别记为，根据所述目标片段的斜率和所述片段的斜率对所述金融时间序列预测结果进行计算，其计算过程满足如下表达式：其中，为所述片段中第个片段在所述金融时间序列中的下一个值，具体的，所述片段为所述金融时间序列中的一个子片段，所述金融时间序列为连续的数值序列，具体为所述片段中的最后一个值在对应的所述金融时间序列中的下一个值，也就是说，与所述片段呈连续性，且能够通过所述金融时间序列得到。为最终的所述金融时间序列预测结果。
54.本发明实施例还提供一种金融时间序列预测系统，请参照图6，图6是本发明实施例提供的金融时间序列预测系统的结构框图，所述金融时间序列预测系统600包括以下模块：时间相似性模块601、预测窗口模块602、相似片段处理模块603、索引建立模块604、预测模块605，其中：所述时间相似性模块601用于计算金融时间序列之间的时间相似性；所述预测窗口模块602用于计算预测窗口大小；所述相似片段处理模块603用于从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段；所述索引建立模块604用于将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引；所述预测模块605用于利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果。
55.本发明实施例还提供一种计算机设备，请参照图7，图7是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，所述计算机设备700包括：存储器702、处理器701及存储在所述存储器702上并可在所述处理器701上运行的计算机程序。
56.所述处理器701调用所述存储器702存储的计算机程序，执行本发明实施例提供的金融时间序列预测方法中的步骤，请结合图1，具体包括：s101、计算金融时间序列之间的时间相似性；s102、计算预测窗口大小；s103、从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段。；
s104、将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引；s105、利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果。
57.更进一步地，所述计算金融时间序列之间的时间相似性所使用的计算方法为加权欧氏距离计算法。
58.更进一步地，所述计算预测窗口大小的步骤具体包含以下子步骤：预设一个所述预测窗口大小的范围区间；通过所述时间序列的实际值和预测值计算错误损失，将所述错误损失和所述范围区间进行比较，将在所述范围区间内的最小的所述错误损失作为最终的所述预测窗口大小的值。
59.更进一步地，所述从所述金融时间序列中选出具有相似性的个相似片段，并确定一个目标片段，从所述相似片段中按每个类别选出与所述目标片段相似的片段的步骤具体包括以下子步骤：将所述金融时间序列输入到milvus中；使用milvus搜索所述金融时间序列中具有时间相似性的个相似片段；确定每一个所述相似片段中的类别数，所述类别数为所述相似片段中的向量数，使用算法从所述相似片段中进行聚类计算，得到每个所述类别数的dbi指数，将所述dbi指数最小的类别数记为；从所述金融时间序列中确定一个目标片段，从所述相似片段中取前个与所述目标片段中的向量最相似的向量，组成所述片段。
60.更进一步地，将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个时间序列片段，将属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并建立索引的步骤具体包括以下子步骤：将个所述相似片段按照所述预测窗口大小分为份，得到个所述时间序列片段；在所述milvus中建立一个数据集，将所述时间序列片段中属于同一所述相似片段的所述时间序列片段划为一类，并存储到所述数据集的其中一个数据类中；为每一个所述数据类分别建立所述索引。
61.更进一步地，所述利用所述索引、所述时间序列片段、所述目标片段和所述片段进行快速查询以及时间序列趋势分析，得到金融时间序列预测结果的步骤具体包括以下子步骤：根据所述索引进行所述时间序列片段的快速查询；利用所述目标片段和所述片段的斜率以及所述目标片段的值进行计算，得到所述时间序列的最终预测结果。
62.更进一步地，所述利用所述斜率以及所述目标片段的值计算得到所述时间序列的最终预测结果具体为：分别计算所述目标片段与所述片段的斜率，所述斜率分别为，并按照如下计算式进行计算：
其中，为所述片段中第个片段在序列中的下一个值，为最终的预测结果。
63.本发明实施例提供的计算机设备700可用于实现本发明实施例提供的金融时间序列预测方法中的步骤，解决的技术问题和达到的技术效果也相同，参上述金融时间序列预测方法的描述，在此不再赘述。
64.本发明实施例还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的金融时间序列预测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
65.本发明实施例所达到的有益效果，由于采用了基于模式序列的相似性搜索的金融时间序列预测方法，同时使用更高效的数据库作为搜索载体，使得本发明的预测方法能够有效识别不同维度时间序列的不同特征，并能够处理具有较大规模的数据。
66.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（，）或随机存取存储器（，简称）等。
67.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
68.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如rom/ram、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
69.上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式用等同变化，均属于本发明的保护之内。