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长期预测

       德高行长期预测模型为一种成长曲线模型。成长曲线模型认为技术的发展规则如同生态学中的生物数量发展过程,会经历萌芽、成长、成熟、衰退等四个阶段,进而产生相似的更迭现象。成长曲线模型所呈现时间序列曲线呈现S的形状,故一般常称为「S曲线模型」。

      珀尔曲线(Pearl Curve)方程式是最常用之S曲线方程式,为对称的图形,方程式如下 :


其中,y为因变量、t为自变量(时间)、exp为自然对数、L为成长极限(未知)、a与b为控制参数。当预先设定了L、a与b,只要给定任意时间t,就能得到该时间所相应的t。

       将珀尔曲线(Pearl Curve)方程式使用在专利趋势预测,其中,y为因变量(积累专利数)、t为自变量(时间)、e为自然对数、L为成长极限(技术发展到极限时的积累专利数最大值)、a与b仍为控制参数。然而实际使用珀尔曲线(PearlCurve)方程式进行技术预测时,遇到的难题是L、a、b 都是未知,此时如何以检索得到的离散专利数据进行预测?

       德高行的贡献即在此。德高行发展出一项智能优化演算法(专利号CN2013102222149),能够根据检索得到的离散专利数据,在误差极小化的要求下,演算得出最佳的L、a与b,并自动生成S曲线;再通过高斯分布,计算出S曲线中的萌芽期、成长期、成熟期与衰退期。


       当技术发展在萌芽期时,竞争少、风险高、产品少见 。

       当技术发展在成长期时,技术关键已经突破、风险适中、竞争适中、是最佳的发展阶段 。

       当技术发展在成熟期时,技术风险低、但竞争者多、市场上出现类似产品、专利诉讼也多 。

       当技术发展在衰退期时,技术风险低、产品营业额高但利润率低、市场上出现取代型产品 。

      专利长期预测对于研发投入的决策、专利申请布局的规划、专利维护运营的方案,能够起到巨大的情报支持效果 。