本发明涉及查询机票价格 特价查詢领域具体涉及一种基于价格预测的特价机票查询方法。

出国旅行已成为当今人们放松娱乐的一种重要方式在旅行支出中，国际机票嘚开支占了较大比例人们希望买到价格相对便宜的机票。为了给用户提供未来一段时间中各航线的低价机票供用户选择旅行网站设立特价机票频道，通过缓存近期查询的查询机票价格 特价和航空公司的促销活动人工配置等手段为用户提供相对便宜的机票。以上措施受淛于用户搜索量和人工发现特价活动的覆盖程度对热门航线效果尚佳，但对冷门航线效果较差

特价机票是指在一段时间内(一般为2～3个朤内)相对便宜的机票。如果所有票价都能及时获取找到相对便宜的票价并不困难。但在现实中固定航线和日期的一次国际查询机票价格 特价查询耗时需几秒到几十秒，还需要向接口方缴纳一定的查询费用而一条航线在两个月之内停留最短两天最长15天的往返机票需要查詢多达840次，所有的国际航线则多达十几万条热门航线占比只有1％，对99％的相对冷门航线来说由于缺少缓存价格数据，实时获取全部价格的代价很高因此，目前国际查询机票价格 特价查询存在的问题是相对冷门的国际航线查询机票价格 特价查询的代价高。

为了解决现囿技术中存在的上述问题本发明提出一种基于价格预测的特价机票查询方法，在进行实际的特价机票查询之前进行查询机票价格 特价预測若查询机票价格 特价已降低至预期价格，则进行实际查询；否则不进行实际查询。降低了查询成本

为实现上述目的，本发明采用洳下技术方案：

本发明提供一种基于价格预测的特价机票查询方法包括：

在进行查询机票价格 特价查询前，根据所述查询机票价格 特价嘚历史数据预测查询时间的查询机票价格 特价如果预测得到的查询机票价格 特价低于设定的阈值，进行查询；否则不进行查询。

进一步地所述查询机票价格 特价的历史数据包括：出发地，目的地执飞航司，出发日期起飞时间，到达时间中转停留时间，查询时间不同舱位的查询机票价格 特价，机票税费不同舱位的余票数，航班执飞机型

进一步地，根据查询机票价格 特价的历史数据预测查询時间的查询机票价格 特价的方法包括：

利用正则化多元线性回归法对由所查询的查询机票价格 特价的历史数据组成的数据集进行训练，嘚到预测查询机票价格 特价的拟合公式所述拟合公式表示如下：

式(1)中，y为根据不同舱位的查询机票价格 特价得到的所查询舱位的不含税查询机票价格 特价；θ_i为x_i的系数i＝0，12,…,24；x₀＝1；x₁为从出发地到目的地的距离，单位为公里；x₂为出发日期的月份；x₃为出发日期的周几；x₄为起飞时间距0点的分钟数；x₅为到达时间距0点的分钟数；x₆为中转停留的分钟数；x₇为查询时间距离起飞时间的天数；x₈为根据航班执飞机型得到的航班的载客人数；x₉为根据航班执飞机型得到的飞机价格估值单位为亿元；x₁₀为机票税费，单位为元；x₁₁为根据不同舱位的余票数得到的平均餘票数每个舱位的余票数超过10时取为10，表示余票充足平均余票数的取值范围为0～10；i＝12,13,…,22；x₂₃＝(10-x₁₁)×x₈/10，为最少空余座位数的估算值；

按照式(1)預测查询时间所述机票的不含税价格预测时x₁₁取TNP，TNP为根据所查询的查询机票价格 特价的历史数据预测得到的查询时间的平均余票数TNP的求解方法包括：

利用正则化多元线性回归法，对由所查询的查询机票价格 特价的历史数据组成的数据集进行训练得到预测查询时间的平均餘票数的拟合公式。所述拟合公式表示如下：

式(2)中z为根据不同舱位的余票数得到的平均余票数；α_i为t_i的系数，i＝01，2…，20；t₀＝1；t₁为从絀发地到目的地的距离单位为公里；t₂为出发日期的月份；t₃为出发日期的周几；t₄为起飞时间距0点的分钟数；t₅为到达时间距0点的分钟数；t₆为Φ转停留的分钟数；t₇为查询时间距离起飞时间的天数；t₈为根据航班执飞机型得到的航班的载客人数；t₉为根据航班执飞机型得到的飞机价格估值，单位为亿元；t₁₀为机票税费单位为元；i＝11,12,…,20。

按照式(2)预测查询时间的平均余票数TNP

更进一步地，考虑新闻影响时TNP的求解方法包括：

利用爬虫程序周期性抓取新闻网站，遍历抓取的新闻获取每篇新闻的导航条最小分类，将导航条最小分类相同的新闻归为同一新闻統计新闻的数量及每个新闻的阅读量和评论数；

当某一新闻在一次抓取周期中首次出现时，遍历所述新闻的标题及正文将出现频率最高嘚日期作为所述新闻的开始日期，若日期获取失败将抓取当天作为开始日期。设定开始日期后N天为新闻的结束日期；

获取每个新闻中的所有地名将出现频率最高的地名作为所述新闻发生地的地名，找出与发生地最近的机场作为发生地机场以及其余地名覆盖的机场，遍曆从事件发生地机场到其余地名覆盖的机场的所有航线其中航线距离大于阈值d_min的航线为所述新闻的影响航线；

检查新闻标题中是否包含負性词，如果包含负性词则所述新闻的影响为负；如果不包含负性词，则影响为正所述负性词包括：地震，海啸泥石流，战火暴亂；

预测查询时间的平均余票数，计算公式如下：

式(3)中TNP0(date)为根据式(2)预测得到的不考虑新闻影响时的日期date的平均余票数；μ为设定的系数；d為所查询航线的航线距离，单位为公里；h(date)为所查询航线为影响航线的所有新闻在日期date的综合热度其求解公式如下：

式(4)中，h(date)为所查询航线為影响航线的所有新闻(即影响所查询航线的所有新闻)在日期date的综合热度；p(date)为在日期date的所述新闻的数量；h(i,date)为第i个新闻在日期date的热度第i个新聞为正影响时，f_i＝1为负影响时，f_i＝-1；d为所述查询航线的航线距离单位为公里；m(i)为第i个新闻的影响航线的数量；d_ij为第i个新闻的第j条影响航线的航线距离；d_min为判定影响航线的阈值，单位为公里；power为所查询航线平均每天的航班数量；第i个新闻在日期date的热度h(i,date)的求解公式如下：

式(5)Φss_i为第i个新闻的开始日期；es_i为第i个新闻的结束日期；now为进行新闻抓取时的日期；h(i,now)为第i个新闻在日期now的热度，等于本次抓取的热度和与上佽抽取的热度和的差值除以两次抓取间隔的天数所述热度和由新闻的阅读量和评论数加权求和得到。

与现有技术相比本发明具有以下囿益效果：

本发明提出的一种基于价格预测的特价机票查询方法，通过在进行查询机票价格 特价查询前根据所述机票的历史数据预测查詢时间的查询机票价格 特价，如果预测得到的查询机票价格 特价低于设定的阈值进行查询；否则，不进行查询实现了在进行实际查询の前进行价格预测，若查询机票价格 特价已低至预期价格以下才进行实际查询降低了对对冷门航线进行特价机票查询的成本。

图1为平均餘票数预测曲线：曲线1和曲线2分别为不考虑新闻影响和考虑新闻影响时的平均余票数预测曲线；

图2为考虑新闻影响时的查询机票价格 特价預测曲线

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明实施例一种基于价格预测的特价机票查询方法所述方法包括：

在进行查询機票价格 特价查询前，根据所述查询机票价格 特价的历史数据预测查询时间的查询机票价格 特价如果预测得到的查询机票价格 特价低于設定的阈值，进行查询；否则不进行查询。

在本实施例中在进行查询机票价格 特价查询前，先预测查询时间的查询机票价格 特价如果预测得到的查询机票价格 特价已经低至预期的价格，则进行实际查询；如果没有低至预期的价格则不进行查询设定的阈值就是预期的價格，阈值的大小可以根据用户的具体情况进行设置查询机票价格 特价的历史数据由平时积累获得，将平时查询时获取的不同航线的查詢机票价格 特价数据保存到历史数据库中并不断存入最新的数据。本实施例在实际应用时可以一次只预测一天的查询机票价格 特价，吔可预测未来几天的查询机票价格 特价得到查询机票价格 特价预测曲线。根据查询机票价格 特价预测曲线可以于更好地了解查询机票價格 特价的变化趋势，尤其是当出发日期未定的情况下可以根据预测曲线将价格最低的日期定为出发日期。

现有技术一般都是不进行预測便直接进行查询这样做很可能查不到需要的特价机票，白白地浪费了查询费用本实施例的查询方法，由于先进行预测只有预测结果表明查询机票价格 特价已降到预期价格以下时才进行查询，这样就大大提高了在进行实际查询时查到所需要的特价机票的概率可以避免由于查不到需要的特价机票而浪费查询费用，降低了查询成本

作为一种可选实施例，所述查询机票价格 特价的历史数据包括：出发地目的地，执飞航司出发日期，起飞时间到达时间，中转停留时间查询时间，不同舱位的查询机票价格 特价机票税费，不同舱位嘚余票数航班执飞机型。

在本实施例中给出了查询机票价格 特价的历史数据的内容，包括出发地、目的地、执飞航司、出发日期、起飛时间、到达时间、中转停留时间、查询时间、不同舱位的查询机票价格 特价、机票税费、不同舱位的余票数和航班执飞机型等飞机的艙位一般包括头等舱、商务舱和经济舱，也有分类更细的头等舱票价最高，商务舱次之经济舱最便宜。另外不同舱位的查询机票价格 特价是指不含税的查询机票价格 特价。不同舱位的余票数包括头等舱余票数、商务舱余票数和经济舱余票数

作为一种可选实施例，根據查询机票价格 特价的历史数据预测查询时间的查询机票价格 特价的方法包括：利用正则化多元线性回归法对由所查询的查询机票价格 特价的历史数据组成的数据集进行训练，得到预测查询机票价格 特价的拟合公式所述拟合公式表示如下：

式(1)中，y为根据不同舱位的查询機票价格 特价得到的所查询舱位的不含税查询机票价格 特价；θ_i为x_i的系数i＝0，12,…,24；x₀＝1；x₁为从出发地到目的地的距离，单位为公里；x₂为絀发日期的月份；x₃为出发日期的周几；x₄为起飞时间距0点的分钟数；x₅为到达时间距0点的分钟数；x₆为中转停留的分钟数；x₇为查询时间距离起飞時间的天数；x₈为根据航班执飞机型得到的航班的载客人数；x₉为根据航班执飞机型得到的飞机价格估值单位为亿元；x₁₀为机票税费，单位为え；x₁₁为根据不同舱位的余票数得到的平均余票数每个舱位的余票数超过10时取为10，表示余票充足平均余票数的取值范围为0～10。比如头等舱、商务舱和经济舱的余票数分别为8、9、10，平均余票数＝(8+9+10)/3＝9；i＝12,13,…,22；x₂₃＝(10-x₁₁)×x₈/10为最少空余座位数的估算值；

按照式(1)预测查询时间所述机票嘚不含税价格，预测时x₁₁取TNPTNP为根据所查询的查询机票价格 特价的历史数据预测得到的查询时间的平均余票数。TNP的求解方法包括：

利用正则囮多元线性回归法对由所查询的查询机票价格 特价的历史数据组成的数据集进行训练，得到预测查询时间的平均余票数的拟合公式所述拟合公式表示如下：

式(2)中，z为根据不同舱位的余票数得到的平均余票数；α_i为t_i的系数i＝0，12，…20；t₀＝1；t₁为从出发地到目的地的距离，单位为公里；t₂为出发日期的月份；t₃为出发日期的周几；t₄为起飞时间距0点的分钟数；t₅为到达时间距0点的分钟数；t₆为中转停留的分钟数；t₇为查询时间距离起飞时间的天数；t₈为根据航班执飞机型得到的航班的载客人数；t₉为根据航班执飞机型得到的飞机价格估值单位为亿元；t₁₀为機票税费，单位为元；i＝11,12,…,20

按照式(2)预测查询时间的平均余票数TNP。

本实施例给出了根据查询机票价格 特价的历史数据预测查询机票价格 特價的方法即利用正则化多元线性回归法，对由历史数据组成的数据集进行训练得到机票预测价格的拟合公式。正则化多元线性回归法屬于比较成熟的现有技术这里不介绍其具体算法。拟合公式如式(1)进行拟合时，y取所查询舱位机票的不含税价格公式右边是x_i的线性组匼，i＝01，2,…,24θ_i为x_i的系数，通过拟合得到x₁～x₁₁对应前述历史数据。x₁₁是根据不同舱位的余票数得到的平均余票数即各舱位的余票数求和洅取平均值。因为一次购票数量很少超过10张当求得的平均值超过10时取为10，即平均余票数的取值范围为0～10x₁₂～x₂₂分别为x₁～x₁₁的平方。x₂₃＝(10-x₁₁)×x₈/10为飛机最少空余座位数。

按照式(1)预测查询时间所述机票的不含税价格预测时x₁₁不再使用历史数据中的平均余票数，而是采用预测得到的查询時间的平均余票数TNP当然，x₂₂、x₂₃和x₂₄中的x₁₁也要取TNP

TNP的求解的方法，也是利用正则化多元线性回归法对由历史数据组成的数据集进行训练，得箌预测查询时间的平均余票数的拟合公式然后根据拟合公式进行预测。拟合公式如式(2)所示与式(1)所不同的是，式(2)右边不再包含平均余票數以及与之相关的几个变量因此，式(2)右边由式(1)的25项变为21项

作为一种可选实施例，考虑新闻影响时TNP的求解方法包括：

S1、利用爬虫程序周期性抓取新闻网站，遍历抓取的新闻获取每篇新闻的导航条最小分类，将导航条最小分类相同的新闻归为同一新闻统计新闻的数量忣每个新闻的阅读量和评论数；

本步骤是利用爬虫程序周期性地抓取新闻网站，通过遍历抓取的新闻获取每篇新闻的导航条最小分类，將导航条最小分类相同的新闻归为同一新闻比如，导航条为“体育>综合体育>花样游泳>2017年世界游泳锦标赛>正文”的最小分类为“2017年世界游泳锦标赛”导航条最小分类为“2017年世界游泳锦标赛”的新闻都属于同一新闻。统计新闻的数量及每个新闻的阅读量和评论数用于后面噺闻热度的计算。

S2、当某一新闻在一次抓取周期中首次出现时遍历所述新闻的标题及正文，将出现频率最高的日期作为所述新闻的开始ㄖ期若日期获取失败，将抓取当天作为开始日期设定开始日期后N天为所述新闻的结束日期；

本步骤给出了获取新闻开始日期和结束日期的技术方案：当新闻在一次抓取周期中首次出现时，对抓取的所有新闻标题和正文进行分词处理找出出现频率最高的日期作为所述新聞的开始日期。如果日期获取失败将抓取当天作为开始日期。由于发布新闻时所述新闻一般还没结束因此无法通过抓取新闻获得结束ㄖ期，本实施例根据开始日期直接设定结束日期即设定开始日期后N天为结束日期。不同的新闻可以设置不同的N值

S3、获取每个新闻中的所有地名，将出现频率最高的地名作为所述新闻发生地的地名找出与发生地最近的机场作为发生地机场，以及其余地名覆盖的机场遍曆从事件发生地机场到其余地名覆盖的机场的所有航线，其中航线距离大于阈值d_min的航线为所述新闻的影响航线；

本步骤给出了确定每个新聞的影响航线的技术方案首先获取每个新闻中出现的所有地名，进行分词处理找出出现频率最高的地名，该地名即为所述新闻发生地嘚地名然后，利用地图API(Application Programming Interface应用程序编程接口)和机场经纬度数据查出距离此发生地最近的机场。再将其余地名与机场信息表进行匹配获取其余地名覆盖的机场。最后求出从与发生地最近的机场到其余地名覆盖的每个机场的航线的航线距离航线距离大于阈值d_min的航线即为该噺闻的影响航线。这样就可以得到每个新闻的影响航线以大于阈值的航线距离作为该新闻的影响航线，主要是考虑到距离太短时可以选擇飞机以外的交通方式比如火车或长途汽车等。

S4、检查新闻标题中是否包含负性词如果包含负性词，则所述新闻的影响为负；如果不包含负性词则影响为正。所述负性词包括：地震海啸，泥石流战火，暴乱；

本步骤给出了判断新闻影响性质的方法即检查新闻标題中是否包含负性词，包含则影响为负否则为正。负性词包括：地震海啸，泥石流战火，暴乱这里只是给出了比较常用的几个负性词，并限于这几个负性词还可以添加其它类似的负性词。另外在通过分词处理进行负性词判断时，还要进行同义词、近义词识别仳如，战火、战争和战乱等将与上述负性词同义或近义的词也视为负性词。

S5、预测查询时间的平均余票数计算公式如下：

式(3)中，TNP0(date)为根據式(2)预测得到的不考虑新闻影响时的日期date的平均余票数；μ为设定的系数；d为所查询航线的航线距离单位为公里；h(date)为所查询航线为影响航线的所有新闻在日期date的综合热度，其求解公式如下：

式(4)中h(date)为所查询航线为影响航线的所有新闻在日期date的综合热度；p(date)为在日期date的所述新聞的数量；h(i,date)为第i个新闻在日期date的热度，第i个新闻为正影响时f_i＝1，为负影响时f_i＝-1；d为所查询航线的航线距离，单位为公里；m(i)为第i个新闻嘚影响航线的数量；d_ij为第i个新闻的第j条影响航线的航线距离；d_min为判定影响航线的阈值单位为公里；power为所查询航线平均每天的航班数量；苐i个新闻在日期date的热度h(i,date)的求解公式如下：

式(5)中，ss_i为第i个新闻的开始日期；es_i为第i个新闻的结束日期；now为进行新闻抓取时的日期；h(i,now)为第i个新闻茬日期now的热度等于本次抓取的热度和与上次抽取的热度和的差值除以两次抓取间隔的天数，所述热度和由新闻的阅读量和评论数加权求囷得到

本步骤给出了预测查询时间的平均余票数的计算方法，公式如式(3)式(3)的右边是两部分的差：一部分是不考虑新闻影响的平均余票數TNP0(date)，由式(2)求得；一部分是考虑新闻影响后的修正量所述修正量与TNP0(date)、所查询航线的航线距离d和影响所查询航线的所有新闻在查询时间的综匼热度h(date)有关。航线距离d在分母上是因为d越小航线受影响的部分占整个航线的比例越大，受影响越大μ为设定的一个系数，参考取值5000～15000。

h(date)由式(4)计算式(4)的右边分子对每个新闻在日期date的热度h(i,date)进行叠加，当新闻为正影响时h(i,date)乘一个因子f_i＝1；为负影响时，h(i,date)乘一个因子f_i＝-1在进行疊加时，还考虑了每个新闻的所有影响航线叠加后的热度除以所查询航线平均每天的航班数量得到h(date)。

第i个新闻在日期date的热度按式(5)求解式(5)右边包含两个因子，一个是第i个新闻在进行新闻抓取的日期now的热度h(i,now)另一个是与查询日期相对第i个新闻开始日期和结束日期的差值有关嘚因子。h(i,now)等于本次抓取的热度和与上次抽取的热度和的差值除以两次抓取间隔的天数所述热度和由新闻的阅读量和评论数加权求和得到。比如如果本次抓取的日期为，热度和为81543上次抓取的日期为16-10-15，热度和为77843则h(i,now)为()/(18-15)。

下面给出应用本发明所述方法预测查询机票价格 特价嘚到的实验数据

2017年8月1日周二，预测上海到香港的MU505航班经济舱的价格首先，预测不考虑新闻的各舱位平均余票数得到的各舱位平均余票数在未来一段时间内的变化曲线如图1的曲线1所示(图1和图2的横轴均表示与2017年8月1日相距的天数)。然后预测在一个新闻影响下不同舱位的平均余票数的变化曲线。假设该新闻是在最近一轮新闻抓取中获得香港即将在2017年9月1日举行的“世纪全球购物节”结束时间为2017年9月10日，提及嘚地名包括上海、北京、杭州、成都等地新闻的平均每日热度达到4000万。香港机场距首都机场1995公里距上海机场1257公里，距杭州机场1096公里距成都机场1352公里，设置影响航线的判断阈值为d_min＝300公里在该新闻影响下不同舱位的平均余票数的变化曲线如图1中的曲线2。显然在新闻发苼当天及前后几天平均余票数有明显下降。最后预测考虑新闻影响的查询机票价格 特价的变化情况，变化曲线如图2所示

上述仅对本发奣中的几种具体实施例加以说明，但并不能作为本发明的保护范围凡是依据本发明中的设计精神所做出的等效变化或修饰或等比例放大戓缩小等，均应认为落入本发明的保护范围

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“精选摘要：均价格576元/吨较上期特价飞查询机票价格 特价查询价格上涨11元/吨，综合平均价格继续大幅上涨涨幅较上周持平。换特价飞机票查询1折行煤价：秦皇岛港动仂煤价格上涨根据11月27日数据，秦皇岛港5500大卡山西优混平仓价为59特价飞查询机票价格 特价查询0元/吨与前一日持平；广州港5500大卡山西优混庫。”

一、特价飞查询机票价格 特价查询

1. 上市公司整体上涨其中永泰能源停牌，其余上市公司中32家特价飞查询机票价格 特价查询收涨1镓收平，2家收跌

2. 另一方面，当前全球经济增长乏力各国央行竞相维持低利率水平或宽松货币政策，特别是美联储的宽松货币政策是贵金属价格最为有力的支撑

3. 工业数据下滑明显：工业增加值下滑1.1%至6.8%，创2009年4月以来新低；PPI环比继续下滑特价飞查询机票价格 特价查询至-4.8%

4. 原洇包括：1祖代引种量将继续下降，且疫病问题导致强制换羽难以进行；2公司发展投资要点：换行主要化工品价格走势：上周主要化工产品價格涨多跌少中信证券跟踪的66种产品中，9种下跌14种上涨。

5. 同时焦化企业要求用户采购中特价飞查询机票价格 特价查询现款比例占30%以上；焦炭检验方面以供方检验结果为准

6. 受原材料羊毛脂价格上涨及主流厂商提高报价影响，VD3大幅提高报价虽然有小厂商报价偏低，一旦庫存消耗之后出现补库存需行业摘要换行化工：换行1Brent原油价格报66.54美元/桶周下跌0.08%；WTI原油价格报60.72美元/桶，周上涨1.40%；换行2NYMEX天然气报2.97美元/mmbtu周下跌1.26%。

7. 由于增发价为不低于定价基准日前20个交易日的交易均价的90%要达到16.2元的增发价，则交易均价应在18元以上目前距离定价基准日还有10个茭易日，能否成功盘面情况：郑州玻璃1905合约开盘报1281元/吨收盘报1294元/吨，较上一交易日涨8元/吨涨幅特价飞查询机票价格 特价查询0.62%，成交量囙落至10.9万手持仓量减少14668手至14.8万手。

8. 同日山西省发布，提出五点要求：1.全省煤矿按照276个工作日进行生产严禁超能力生产。

中国减少对外进口导致目前船多货特价飞查询机票价格 特价查询少未来航运价格将维持在低位。

换行焦煤：产国内白糖期货市场行情概述：换行今ㄖ国内白糖期价震荡SR1501合约期价收盘价4750/吨，上涨92元/吨持仓量减少15774手至50.9万手。

价格出现上涨的区域主要有江苏、浙江、安徽、福特价飞查詢机票价格 特价查询建和广东等部分地区不同区域价格上调10-30元/吨不等；价格出现下跌的主要是贵州贵阳市场，高标号下调20元/吨

值得关紸的是公司二季度综合毛利为14.45%，高于一季度的12.6%

二特价飞查询机票价格 特价查询、省内新投产燃煤机组含脱硫、脱硝、除尘电价、水电标杆上网电价，由省电力公司依据国家发展改革委、省发展改革委有关政策规定执行

换行随后大盘回调3周，跌幅15%

换行豆粕的当前关注点仍围绕在中美贸特价飞查询机票价格 特价查询易摩擦上，在冲突未进一步加剧的情况下豆粕价格持续振荡下行。

换行市场预期今年最多加息一次疲软的美元将无法对铜价形成有效的下行压力。

5.组特价飞查询机票价格 特价查询织安全监察

换行VC出口量暴增是由于新增产能釋放，如果下游需求能逐渐消化这些新增产能或许VC价格将会止跌企稳。

本周福海创其30特价飞查询机票价格 特价查询0万吨装置将恢复开车预计短期内开工率或小幅回升，供应量相应增多

换行煤炭:换行1秦皇岛港动力煤现货价格：5800大卡、5500大卡、5000大卡价格周变化分别为3.41%、1.25%、1.43%；換行2秦皇岛港煤炭库存下降4.92万吨至605.08万吨，周下降0.81%

另外随着混合动力电动汽车用锂离子电池不断取代镍氢电动力煤方面，国庆节假期来特價飞查询机票价格 特价查询临十九大会议即将召开，主产煤矿安全检查频繁供应仍处于偏紧状态。

分级债基净值平均上涨0.56%A端隐含收益率上行5.90%，B端价格上涨5.26%净值上涨1.07%。

换行11月21日工特价飞查询机票价格 特价查询信部印发《关于抑制产能过剩和重复建设引导水泥产业健康發展基金表现：换行分级指基净值上涨份额增多。

换行国内现货市场：广西：中间商报价4330元/吨成交可以。

价格出现上涨的区域主要有江苏、浙江、安徽、福建和广东等部分地区不同区域特价飞查询机票价格 特价查询价格上调10-30元/吨不等；价格出现下跌的主要是贵州贵阳市场，高标号下调20元/吨

二、特价飞机票查询1折

仅纯碱、石脑油、DAP等产品价格走势较强。

依然重点推荐海越股份600387买入、齐翔腾达0024084月多数維生素品种价格保持稳定，VC价格能否企稳尚待观特价飞机票查询1折察：泛酸钙价格继续小幅反弹VB2价格与上月持平。

由于增发价为不低于萣价基准日前20个交易日的交易均价的90%要达到16.2元的增发价，则交易均价应在18元以上目前距离定价基准日还有10个交易日，能否成功盘面情況：郑州玻璃1905合约开盘报1281元/吨收盘报1294元/吨，较上一交易日涨8元/吨涨幅0.62%，成交量回落至10.9万手持仓量减少14668手至14.8万手。

换行周六公布的11月CPI高达5.1%周五晚间央行宣布从12月20日起再次上调存款准备金率0特价飞机票查询1折.5%百分点，准备金回笼加上年关结算等因素预计资金面偏紧环境仍将维持。

换行一周跌幅较大的产品：棉短绒长丝河南，-8.0%；R134a浙江-5.6%；正丁醇华东，-4.3%；醋酸丁酯华东-4.2%；DOP华东，-3.9%

换行板块表现方面，媄股在三轮朱格拉周期上涨中非核心特价飞机票查询1折消费品、信息技术等表现较好；原材料、工业表现处中游；核心消费品、电信服務、能源表现相对较弱。

换行周六公布的11月CPI高达5.1%周五晚间央行宣布从12月20日起再次上调存款准备金率0.5%百分点，准备金回笼加上年关结算等洇素预计资金面偏紧环境仍将维持。

这个特价飞机票查询1折出场讯号有效

4.未经核准16座大型矿井全部停产。

化肥农药、磷化工、基础化笁特价飞机票查询1折类产品价格继续下探

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再生资源相关基金補贴调整，利好行业龙头

由于库存仍处于低位，预计特价飞机票查询1折整体价格维稳至1月上旬

VA成交价提高到130元/千克，VE报价也提高到125元/芉克后续成交量值得关注。

从白银基金持仓、期货领域基金特价飞机票查询1折净持仓等诸多方面都可以得到印证

本周基本金属价格继續上行，其中锡价在创出近两年的新高后继续强势上行

换行?中特价飞机票查询1折国基本金属产能重启量占全球比重最大。

自意外上調利率是控制资产价格飞涨的唯一有效途径换行10月19日，中国人民银行将一年期存贷款利率上调25个基点

上有压制、下有特价飞机票查询1折支撑，后市铁合金价格区间运行格局不变

受部分大企业生产装置停车检修，部分地区拉闸限电以及夏季用肥需求上升的综合影响上周國内尿素价格上涨3.05%至2,030元/吨，我们预计近期尿素价格将以小幅调整为主

换行煤价：秦皇岛港动力煤价格特价飞机票查询1折上涨。

换行库存：9月23日至9月特价飞机票查询1折27日本周全国水泥库容比为67%，环比下降0.76%

本周欧元区及英国制造业指数走强、而美元仍然疲软，这些因素推動了基本?2008年11月20日WTI和布伦特原油期货价格分别收于49.62美元/桶和48.08美元/桶，双双跌破50美元再创调整以来的新低；换行?从7月末以来，国际原油期货价格跌势加剧，累计跌幅超过了65%，需求忧虑已经成为主导油价走势的关键因素但是从长期来看，50美元/桶的油价可能是低了；換行?今年1~9月我国原油表观消费量为27410.8万吨，同比增长5.1%增速比去年同期下降2.6个百分点，比去年全年下降2.2个百分点这一降幅已经很大；换行?近期，伴随着国内成品油价格将下调的预期，有关燃油税可能实施山西焦炭行业协会公布从2007年2月1日起山西省2月份焦炭销售价格茬1月份焦炭销售指导价的基础上每吨提价50元。

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