CN112669093A - 海洋经济预测方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种洋经济预测方法、系统、电子设备及存储介质。本发明的海洋经济预测方法具体包括，获取待预测项目的项目信息并根据项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，对第一监测数据进行处理得到第二监测数据，经过处理后的第二监测数据更准确，再对项目信息和第一监测数据进行分析，确定第一预测模型，根据第二监测数据对第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果，基于监测数据，通过不同的因素对第一预测模型的选择进行把控，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

Description

海洋经济预测方法、系统、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及经济预测技术领域，尤其涉及一种海洋经济预测方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

海洋经济预测是海洋经济决策科学化的工具，是编制海洋发展规划、预见未来海洋经济执行情况、加强政府政策指引的有力依据，同时也是企业改善经营管理的有效手段之一。

相关技术中，通常使用的经济预测方法没有充分考虑日常监测数据对预测结果的影响，导致预测结果不准确。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种海洋经济预测方法、系统、电子设备及存储介质，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

根据本发明的第一方面实施例的海洋经济预测方法，包括：

获取待预测项目的项目信息；

根据所述项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据；

对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据；

对所述项目信息和所述第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型；

根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证；

若验证成功，则根据所述第一预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

根据本发明实施例的海洋经济预测方法，至少具有如下有益效果：通过获取待预测项目的项目信息并根据项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，对第一监测数据进行处理得到第二监测数据，经过处理后的第二监测数据更准确，再对项目信息和第一监测数据进行分析，确定第一预测模型，根据第二监测数据对第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果，基于监测数据，通过不同的因素对第一预测模型的选择进行把控，使得预测结果更严谨精确。

根据本发明的一些实施例，所述对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据，包括：

获取涉海企业信息；

对所述涉海企业信息进行预处理，构建监测系统；

将所述第一监测数据上传至所述监测系统；

基于所述监测系统，对所述第一监测数据进行审核，得到第二监测数据。

根据本发明的一些实施例，还包括：

根据预设的监测周期进行海洋经济数据监测，得到第三监测数据；

根据所述第三监测数据，更新所述监测系统。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证，还包括：

若验证不成功，对所述项目信息和所述第一监测数据进行二次分析，得到第二预测模型；

对所述第二预测模型进行重新验证；

若验证成功，则根据所述第二预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

根据本发明的一些实施例，所述对所述第一预测模型进行验证包括：

将所述第二监测数据输入所述第一预测模型，得出模拟数据；

将所述模拟数据与实际数据进行对比分析，得到验证结果。

根据本发明的一些实施例，所述项目信息包括：预测阈值、预测对象、预测内容和时间跨度。

根据本发明的一些实施例，所述时间跨度包括：短期预测、中期预测及长期预测。

根据本发明的第二方面实施例的海洋经济预测系统，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取待预测项目的项目信息；

监测模块，所述监测模块用于根据所述项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据；

处理模块，所述处理模块用于对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据，对所述项目信息和所述第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型；

验证模块，所述验证模块用于根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据所述第一预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

根据本发明实施例的海洋经济预测系统，至少具有如下有益效果：通过获取待预测项目的项目信息并根据项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，对第一监测数据进行处理得到第二监测数据，经过处理后的第二监测数据更准确，再对项目信息和第一监测数据进行分析，确定第一预测模型，根据第二监测数据对第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果，基于监测数据，通过不同的因素对第一预测模型的选择进行把控，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

根据本发明的第三方面实施例的电子设备，至少一个处理器，以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述指令时实现如第一方面实施例所述的海洋经济预测方法。

根据本发明实施例的电子设备，至少具有如下有益效果：通过执行如第一方面实施例所述的海洋经济预测方法，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

根据本发明的第四方面实施例的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面实施例所述的海洋经济预测方法。

根据本发明实施例的计算机可读存储介质，至少具有如下有益效果：通过执行如第一方面实施例所述的海洋经济预测方法，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明，其中：

图1为本发明实施例海洋经济预测方法的一具体实施例流程示意图；

图2为本发明实施例海洋经济预测方法的另一具体实施例流程示意图；

图3为本发明实施例海洋经济预测方法的步骤S300的一具体流程示意图；

图4为本发明实施例海洋经济预测方法的步骤S500的一具体流程示意图；

图5为本发明实施例海洋经济预测系统的一模块框图；

图6为本发明实施例中海洋渔业的一趋势图；

图7为本发明实施例中海洋渔业另一趋势图；

图8为本发明实施例中海洋行业划分图；

图9为本发明实施例中海洋行业模拟营业收入数据图；

图10为本发明实施例中海洋行业预测营业收入数据图。

附图标记：

获取模块100、监测模块200、处理模块300、验证模块400。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

第一方面，本申请实施例提供了海洋经济预测方法，参照图1，示出了本发明实施例中海洋经济预测方法的一流程示意图，其具体包括步骤：

步骤S100，获取待预测项目的项目信息；

步骤S200，根据项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据；

步骤S300，对第一监测数据进行处理，得到第二监测数据；

步骤S400，对项目信息和第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型；

步骤S500，根据第二监测数据，对第一预测模型进行验证；

步骤S600，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果。

在步骤S100中，在进行海洋预测之前，通常先会成立一个预测项目，根据目前海洋经济的发展状况及今后的经济规划，确定待预测项目的项目信息，项目信息包括预测阈值、预测对象、预测内容和时间跨度，在后续的研究中基于该项目信息进行预测。

在一些实施例中，首先需要确定预测阈值，即确定进行海洋经济预测需要达到什么样的目标，具体地说，预测目标可以是预测涉海企业的产品销售量、预测涉海企业的利润、营收、资产总计或者增加值等，预测阈值一般根据未来海洋经济的总体目标进行设计和选择，建立预测阈值是进行预测的前提，能够为制定预测分析计划、确定信息资料来源、选择预测方法及组织预测人员提供依据。

其次，选择预测对象和预测内容，需要确定对什么对象进行预测，具体需要根据什么数据来反应本次预测项目的结果，预测对象是进行预测行为的主体，在进行预测的过程中，始终围绕着预测对象开展工作，预测对象可选定为对海洋经济的发展趋势的预测，即通过各海洋行业经济营业收入情况，以确定各行业经济占比及变化趋势。

此外还需要确定时间跨度，不同的时间跨度对预测的结果会产生影响，时间跨度的类型可以分为三类，短期预测、中期预测和长期预测，其中，短期预测的时间跨度最长为一年，通常情况下短期预测都少于三个月，中期预测的时间跨度通常是从三个月至三年，长期预测的时间跨度通常为三年及三年以上。

在实际应用中，短期预测有助于企业及时了解市场动态，掌握市场行情变化的有利时机，提高经营决策水平，短期预测的使用场景通常是在企业内中、下级管理部门中，该场景的特点是拥有大量且琐碎细微的数据作为预测的依据，此特点往往会导致预测阈值的因素受到影响而经常发生改变，伴随着时间跨度的延长，预测的精确度也会随之下降，因此适用于短期预测；中期预测主要为管理决策提供支持，是一种合理推断在近期内需要改进的方向所进行的预测；长期预测是为制定长期规划服务的，着重于研究市场要素的长期发展趋势，为确定长期发展方向提供决策依据。

若预测的目的是为了及时掌握海洋经济的发展情况，通过预测结果合理调整现有的政策，从而提高执政能力，则应当选择短期时间进行预测，可采用月度预测的方式进行预测，假如选择的时间跨度过长，季节性波动会被掩盖，无法得到准确的预测结果。

在步骤S200与步骤S300中，在一些实施例中，根据项目信息，制定监测方案，并进行预测前的准备，包括准备调查公文、调查报表制度、项目资料收集与整理等，根据监测方案对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，对第一监测数据进行分析整理，以得到第二监测数据。

在步骤S400中，在一些实施例中，数据和方法往往是密切相关的，通常需要根据所要预测对象的特点和本次预测项目的性质选择合适的预测方法，以进行建模处理，预测方法的展现形式为数学语言或者公式。

在一些实施例中，根据时间跨度选择第一预测方法，短期预测所采用的方法主要有移动算术平均法、指数平滑法和趋势外推法等，对于中期预测和长期预测，适用于如回归模型、联立方程模型、动态模型等的数理统计模型，并用随机扰动误差代表忽略的因素对模型的影响，这类模型倾向于反映经济运行的较长时间的规律性并适合于进行中期预测。例如，通过相等间隔的时间段内对海洋经济数据进行预测，具体为通过月报的形式对所监测到的海洋经济数据进行汇总，由于该数据是基于连续月份进行监测的，则第一监测数据的类型为按照时间排序的数据，并且会对后续月份的数据产生影响，此时需要结合预测阈值、预测对象、预测内容及时间跨度进行综合考量，选择时间序列预测中的趋势外推预测法方法作为预测方法来进行建模。

在一些实施例中，不同海洋经济分类获取到的时间序列数据往往各不相同，不同的行业特点会导致时间序列数据存在不同的季节变动、周期变动、长期趋势变动，可供选择的预测方法也会不同，预测结果的精确性也无法保证完全一样。

此外，还可以从其他角度来选择预测方法，比如，从随机性、历史依赖性、线性、问题维度进行预测方法的选择，具体地说，如果影响时间序列的因素之间彼此相互独立，则可以拆分为各因素的叠加，比如拆分为长期趋势变动T、季节变动、循环变动和不规则变动，若时间序列是高维时可以对数据进行降维，若时间序列特性为有记忆、非线性、纬度高，那么可以考虑采用神经网络的算法，若待预测的海洋经济项目属于随机的、历史依赖性强、线性的单维度时间序列，可以使用分解、ARIMA等方式进行建模。

在步骤S500与步骤S600中，在一些实施例中，将第二监测数据与监测方法进行结合，构建第一预测模型，对第一预测模型进行模拟及分析，根据分析结果确定所选择的预测方法是否有效，即该预测方法是否适用于本次预测项目中。对于整个海洋经济，将海洋经济划分为主要海洋行业、海洋科研教育管理业和海洋相关产业，再根据行业分类细分具体的海洋行业，对每个具体的海洋行业构建分类预测模型，同时结合日常的监测数据，能够保证预测结果的准确性、便捷性。

参照图8，主要海洋行业包括14个具体产业：海洋渔业、海洋水产品加工业、海洋油气业、海洋矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋工程装备制造业、海洋化工业、海洋药物和生物制品业、海洋工程建筑业、海洋可再生能源利用业、海水利用业、海洋交通运输业、海洋旅游业；海洋科研教育管理业包括10个具体产业：海洋科学研究、海洋教育、海洋管理、海洋技术服务业、海洋信息服务业、涉海金融服务业、海洋地质勘察业、海洋环境监测预测减灾服务、海洋生物环境保护、海洋社会团体与国际组织；海洋相关产业包括10个具体产业：海洋农林业、涉海设备制造、海洋仪器制造、涉海产品再加工、涉海原材料制造、海洋新材料制造业、涉海建筑与安装、海洋产品批发、海洋产品零售、涉海服务。

根据本发明实施例的海洋经济预测系统，至少具有如下有益效果：通过获取待预测项目的项目信息并根据项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，对第一监测数据进行处理得到第二监测数据，经过处理后的第二监测数据更准确，再对项目信息和第一监测数据进行分析，确定第一预测模型，根据第二监测数据对第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果，基于监测数据，通过不同的因素对第一预测模型的选择进行把控，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

在一些实施例中，参照图2，示出了本发明实施例中海洋经济预测方法的另一流程示意图，其具体包括步骤：

步骤S610，若验证不成功，对项目信息和第一监测数据进行二次分析，得到第二预测模型；

步骤S620，对第二预测模型进行重新验证；

步骤S630，若验证成功，则根据第二预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果。

在步骤S610、步骤S620和步骤S630中，若验证不成功，则根据第一监测数据的特征、预测阈值、预测对象、预测内容及时间跨度进行二次分析，得到第二预测模型，确定其他可行的方法进行验证，直至验证成功，则使用第二预测模型对待预测项目进行预测，以得到预测结果。

在一些实施例中，参照图3，示出了本发明实施例步骤S300中包括如下具体步骤：

步骤S310，获取涉海企业信息；

步骤S320，对涉海企业信息进行预处理，构建监测系统；

步骤S330，将第一监测数据上传至监测系统；

步骤S340，基于监测系统，对第一监测数据进行审核，得到第二监测数据。

在步骤S310、步骤S320与步骤S330中，在一些实施例中，建立涉海企业直报名录库，布设企业直报节点，从协调统计部门、工商部门、税务部门等部门中获取涉海企业的信息，根据所需预测的区域及类型，增补和删减企业，并更新完善企业的基本信息，根据监测数据与预测数据所需要的信息，搭建海洋经济监测系统，将涉海企业直报名录库纳入监测系统中，根据第一监测数据，完善监测系统中的数据，根据工作需求对监测系统中的功能进行设计和优化，能够使数据的收集整理更加便捷与高效。

在一些实施例中，根据预设的监测周期进行海洋经济数据监测，得到第三监测数据，根据第三监测数据，更新监测系统。即需要建立常态化监测机制，一方面根据监测周期开展海洋经济日常统计调查，针对布设节点企业，通过电话、短信、邮件、微信群和QQ群等方式，逐一通知企业进行填报，监测周期可以为每日、每月或者一个季度，另一方面，可以根据协调统计部门所掌握数据对监测系统中的数据进行补充。

在步骤S340中，通过监测系统对收集的第一监测数据进行综合审核，针对数据的完整性、合理性、可靠性进行多级审核，并对在进行海洋经济监测过程中和待预测项目预测过程中所形成的相关资料进行整理，与第一监测数据进行汇总分析，得到第二监测数据，能够克服了监测数据不足的困难，确保监测数据准确可靠。

在一些实施例中，参照图4，示出了本发明实施例步骤S500中包括如下具体步骤：

步骤S510，将第二监测数据输入第一预测模型，得出模拟数据；

步骤S520，将模拟数据与实际数据进行对比分析，得到验证结果。

在步骤S510与步骤S520中，第二监测数据是一种时间序列数据，时间序列数据能够反映随机变量随时间不断变化的趋势，从时间序列数据中挖掘出随机变量随时间变化的规律，并基于挖掘出的规律对今后的趋势进行预测。在实际应用中，需要对海洋行业的营业收入数据进行监测，则营业收入数据即为第二监测数据，将各具体行业的第二监测数据输入第一预测模型中，进行汇总整理得到如图9所示的模拟数据表格，将模拟数据与实际数据进行拟合度对比分析，若模拟数据趋势曲线与实际数据趋势曲线拟合度高，则根据第一预测模型，选择需要预测的时间段进行预测。

参照图6，对海洋渔业的经济发展趋势进行预测，通过海洋渔业的第一监测数据，选择使用温特斯加性模型类型，首先建立趋势直线作为初始逼近，然后用指数平滑法修正趋势直线，最后引进季节调整因子从而得到未来水平的预测值，将预测值与实际值进行对比分析，根据趋势线可以得知，预测曲线与实际曲线的拟合度高，因此可以基于温特斯加性模型方法，参照图7和图10，选择需要进行预测的时间段，对海洋渔业的经济发展趋势进行预测，得到预测数据表和预测趋势图。

第二方面，本申请实施例提供了海洋经济预测系统，参照图5，示出了本发明实施例中海洋经济预测系统的一模块框图，具体包括获取模块100、监测模块200、处理模块300和验证模块400，获取模块100用于获取待预测项目的项目信息，监测模块200用于根据所述项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据，处理模块300用于对第一监测数据进行处理，得到第二监测数据，对项目信息和第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型，验证模块400用于根据第二监测数据，对第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据第一预测模型对待预测项目进行预测，得到预测结果。

根据本发明实施例的海洋经济预测系统，至少具有如下有益效果：通过执行本发明第一方面实施例的海洋经济预测方法，能够提高预测精度，保障预测结果的严谨性与准确性。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，处理器通过调用存储器中存储的计算机程序，用于执行本发明第一方面实施例中海洋经济预测方法。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序，如本发明第一方面实施例中海洋经济预测方法。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序以及指令，从而实现上述第一方面实施例中海洋经济预测方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储执行上述第一方面实施例中海洋经济预测方法。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

实现上述第一方面实施例中海洋经济预测方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被一个或者多个处理器执行时，执行上述第一方面实施例中海洋经济预测方法。

第四方面，本申请实施例还提供了计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于：执行第一方面实施例中海洋经济预测方法；

在一些实施例中，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个控制处理器执行，例如，被第三方面实施例的电子设备中的一个处理器执行，可使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面实施例中海洋经济预测方法。

以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

Claims (10)

1.海洋经济预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测项目的项目信息；

根据所述项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据；

对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据；

对所述项目信息和所述第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型；

根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证；

若验证成功，则根据所述第一预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

2.根据权利要求1所述的海洋经济预测方法，其特征在于，所述对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据，包括：

获取涉海企业信息；

对所述涉海企业信息进行预处理，构建监测系统；

将所述第一监测数据上传至所述监测系统；

基于所述监测系统，对所述第一监测数据进行审核，得到第二监测数据。

3.根据权利要求2所述的海洋经济预测方法，其特征在于，还包括：

根据预设的监测周期进行海洋经济数据监测，得到第三监测数据；

根据所述第三监测数据，更新所述监测系统。

4.根据权利要求1所述的海洋经济预测方法，其特征在于，所述根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证，还包括：

若验证不成功，对所述项目信息和所述第一监测数据进行二次分析，得到第二预测模型；

对所述第二预测模型进行重新验证；

若验证成功，则根据所述第二预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

5.根据权利要求1所述的海洋经济预测方法，其特征在于，所述对所述第一预测模型进行验证包括：

将所述第二监测数据输入所述第一预测模型，得出模拟数据；

将所述模拟数据与实际数据进行对比分析，得到验证结果。

6.根据权利要求1所述的海洋经济预测方法，其特征在于，所述项目信息包括：预测阈值、预测对象、预测内容和时间跨度。

7.根据权利要求6所述的海洋经济预测方法，其特征在于，所述时间跨度包括：短期预测、中期预测及长期预测。

8.海洋经济预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取待预测项目的项目信息；

监测模块，所述监测模块用于根据所述项目信息对海洋经济数据进行监测，得到第一监测数据；

处理模块，所述处理模块用于对所述第一监测数据进行处理，得到第二监测数据，对所述项目信息和所述第一监测数据进行分析，以确定第一预测模型；

验证模块，所述验证模块用于根据所述第二监测数据，对所述第一预测模型进行验证，若验证成功，则根据所述第一预测模型对所述待预测项目进行预测，得到预测结果。

9.电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器，以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述指令时实现如权利要求1至7任一项所述的海洋经济预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至7任一项所述的海洋经济预测方法。

Images