一种票据利率的预测系统及方法

摘要

本发明涉及数据处理的技术领域，具体为一种票据利率的预测系统及方法，该系统包括：短期预测子系统，用于根据输入信息和预设的趋势跟随模型生成短期预测结果；中期预测子系统，用于根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率生成中期预测结果；长期预测子系统，用于根据输入信息调用历史票据利率和基本面因子的历史数据，根据历史票据利率和历史数据生成长期预测结果；逻辑控制子系统，用于获取预测信号，根据预测信号获取输入信息，并根据预测信号调用任意预测子系统，获取调用的预测子系统根据输入信息输出的预测结果进行输出。采用本方案能够精准预测票据市场票据利率的走势，辅助金融机构开展票据业务。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理的技术领域，具体为一种票据利率的预测系统及方法。

背景技术

票据市场是短期资金融通的场所，是直接联系产业资本和金融资本的枢纽。随着票据市场的规范化发展，给票据市场的参与主体带来了新的挑战。票据市场按照运作主体和功能的不同，分为一级市场、二级市场和三级市场，其中二级市场为贴现和转贴现市场。

在过去的票据市场，票据利率不完全透明，金融机构依靠票据市场的信息不对称赚取贴现市场和转贴现市场的利差，但是随着票据市场的规范化发展，票据市场的利差被逐步压缩，促使票据利率研判能力成为金融机构开展票据业务所必须的核心竞争力之一。同时，票据利率的透明化加剧了二级市场参与主体之间的博弈，在关键时点容易发生踩踏行情的情况，进一步提高票据利率的波动性，增加了各大金融机构票据业务的利率风险。因此，当下亟需一种能够对票据利率走势进行精准预测的预测系统。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种票据利率的预测系统，能够精准预测票据市场票据利率的走势。

本发明提供的基础方案一：一种票据利率的预测系统，包括：

短期预测子系统，预存有趋势跟随模型，短期预测子系统用于根据输入信息和趋势跟随模型生成短期预测结果；

中期预测子系统，用于根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率生成中期预测结果；

长期预测子系统，用于根据输入信息调用历史票据利率和基本面因子的历史数据，根据历史票据利率和历史数据生成长期预测结果；

逻辑控制子系统，用于获取预测信号，根据预测信号获取输入信息，并根据预测信号调用短期预测子系统、中期预测子系统和长期预测子系统中的一种或多种，根据输入信息进行预测输出对应的短期预测结果、中期预测结果和长期预测结果中的一种或多种。

基础方案一的有益效果：

短期预测子系统、中期预测子系统、长期预测子系统分别应用于不同时间段的预测需求，例如当需要对短期内票据利率的走势进行预测时，调用短期预测子系统进行预测。预测信号用于决定调用哪种预测子系统，同时也决定输入信息对应的内容。根据不同时间段设置不同的预测子系统，从而保证在每一时间段的预测需求下，都能选用预测准确度最高的预测子系统，从而保证预测结果的准确性。

采用本方案能够根据不同的预测需求对不同时间段内票据利率的走势进行精准预测，降低各大金融机构票据业务的利率风险，从而辅助金融机构开展票据业务。

进一步，预测信号包括需求信号和数据更新信号，逻辑控制子系统包括：

数据存储模块，用于存储数据，存储的数据包括历史票据利率、历史国开债利率和基本面因子的历史数据中的一种或多种；

数据监测模块，用于监测数据存储模块内的数据，当监测到数据更新时，生成数据更新信号。

有益效果：需求信号为人工输入所需的预测信号，数据更新信号为数据存储模块内数据发生变化所产生的预测信号。采用本方案，能够通过人工输入需求信号调用预测子系统进行预测，获得票据利率的走势。同时在数据更新的同时，也能够自动调用预测子系统进行预测，例如短期预测子系统需要当日票据利率预测下一日票据利率走势，则当数据存储模块内的历史票据利率更新时，自动进行调用短期预测子系统进行短期预测。基于数据更新自动进行预测，减少人工操作，及时告知相应人员预测结果。

进一步，数据更新信号包括票据利率更新信号、国开债利率更新信号和基本面因子更新信号中的一种或多种；

数据监测模块用于当数据存储模块内的历史票据利率更新时，生成票据利率更新信号；当数据存储模块内的历史国开债利率更新时，生成国开债利率更新信号；当数据存储模块内基本面因子的历史数据更新时，生成基本面因子更新信号；

逻辑控制子系统还包括：

预测系统调用模块，用于当数据更新信号为票据利率更新信号时，调用短期预测子系统；当数据更新信号为国开债利率更新信号时，调用中期预测子系统；当数据更新信号为基本面因子更新信号时，调用长期预测子系统。

有益效果：不同预测子系统预测所需数据不同，根据不同数据更新情况调用不同预测子系统，避免每次数据更新时均调用全部预测子系统进行预测，节约系统资源，提高响应速度。例如当历史国开债利率更新时，需调用预测子系统进行预测，由于历史国开债利率仅与中期预测子系统关联，为避免误启动，此时仅调用中期预测子系统。

进一步，短期预测子系统包括：

第一涨跌分析模块，用于调用历史票据利率，根据历史票据利率和预设的第一时间阈值计算第一利率涨跌，根据第一利率涨跌构建趋势跟随的主因子；

模型训练模块，用于构建趋势跟随模型，根据主因子对趋势跟随模型进行训练；

模型预测模块，用于调用训练后的趋势跟随模型，获取趋势跟随模型根据输入信息输出的短期预测结果。

有益效果：票据利率在短期内具有一定的趋势性，因此根据第一时间阈值和历史票据利率构建趋势跟随的主因子，例如选用5日、3日的历史票据利率构建主因子。根据主因子对趋势跟随模型进行训练获得短期预测模型，即训练后的趋势跟随模型，此时根据趋势跟随模型实现票据利率走势的短期预测。采用本方案，基于票据利率在短期内具有一定趋势性的特性，构建趋势跟随模型进行预测，与采用神经网络模型相比，准确率更高。

进一步，模型训练模块还用于获取利率变化规律，根据利率变化规律对趋势跟随模型进行训练。

有益效果：采用本方案，基于票据利率走势发现的利率变化规律对趋势跟随模型进行训练，进一步提高趋势跟随模型预测的准确率。

进一步，中期预测子系统包括：

第二涨跌分析模块，用于根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率和预设的第二时间阈值计算第二利率涨跌；

涨跌判断模块，用于判断第二利率涨跌是否超过预设的涨跌阈值；

跟随预测模块，用于当第二利率涨跌超过预设的涨跌阈值时，根据第二利率涨跌生成上涨或下跌的中期预测结果；用于当第二利率涨跌未超过预设的涨跌阈值时，生成涨跌较小的中期预测结果。

有益效果：当金融市场其他债券品种出现大幅波动时，票据利率走势也呈现出一定程度的跟随性，因此第二涨跌分析模块的设置，用于根据历史国开债利率计算其利率的涨跌，涨跌判断模块的设置，用于判断历史国开债利率是否存在大幅波动，跟随预测模块用于在出现大幅波动的情况，生成上涨或下跌的中期预测结果，在波动较小的情况下，生成涨跌较小的中期预测结果。采用本方案，针对波动大小生成不同的中期预测结果，这是因为波动较大的情况下，票据利率走势的跟随性更强，对应预测的准确率更高，而对于波动较小的情况，票据利率走势预测的准确率较低，因此生成涨跌较小的中期预测结果，提醒相应人员人为确定票据利率走势情况。

进一步，长期预测子系统包括：

第三涨跌分析模块，用于调用基本面因子的历史数据，根据输入信息、历史数据和预设的第三时间阈值计算因子变化趋势；

第四涨跌分析模块，用于调用历史票据利率，根据输入信息、历史票据利率和预设的第三时间阈值计算利率变化趋势；

周期预测模块，用于根据因子变化趋势和利率变化趋势生成长期预测结果。

有益效果：针对于票据利率的长期预测，票据利率的走势由市场供需决定，通过对基本面因子表征市场供需情况。而基本面因子在“不同年度”的“同一月份”具有大致相同的趋势，说明基本面因子具有很强的周期性，因此基于基本面因子的周期性预测因子变化趋势。同时票据利率自身的涨跌情况也具有周期性，因此基于票据利率自身的周期性预测利率变化趋势。周期预测模块的设置，可将因子变化趋势、利率变化趋势进行整合，后续可通过图表的方式进行展示，也可基于因子变化趋势、利率变化趋势生成预测票据利率最终上涨或下跌结论。

本发明的目的之二在于提供一种票据利率的预测方法。

本发明提供基础方案二：一种票据利率的预测方法，包括以下内容：

短期预测步骤：获取输入信息，调用预存的趋势跟随模型，将输入信息作为输入，获取趋势跟随模型根据输入信息输出的短期预测结果；

中期预测步骤：获取输入信息，根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率生成中期预测结果；

长期预测步骤：获取输入信息，根据输入信息调用历史票据利率和基本面因子的历史数据，根据历史票据利率和历史数据生成长期预测结果；

逻辑控制步骤：获取预测信号，根据预测信号获取输入信息，并根据预测信号执行短期预测步骤、中期预测步骤和长期预测步骤中的一种或多种，根据输入信息进行预测输出对应的短期预测结果、中期预测结果和长期预测结果中的一种或多种。

基础方案二的有益效果：

逻辑控制步骤的设置，基于预测需求或者预测触发条件执行不同的预测步骤，例如当需要对短期内票据利率的走势进行预测时，执行短期预测步骤进行预测。预测信号用于决定执行哪种预测步骤，同时也决定输入信息对应的内容。根据不同预测时间段设置不同的预测步骤，从而保证在每一时间段的预测需求下，都能选用预测准确度最高的预测方式，从而保证预测结果的准确性。通过对票据利率走势的精准预测，降低各大金融机构票据业务的利率风险，从而辅助金融机构开展票据业务。

进一步，还包括以下内容：

模型构建步骤：调用历史票据利率，根据历史票据利率和预设的第一时间阈值计算第一利率涨跌，根据第一利率涨跌构建趋势跟随的主因子；构建趋势跟随模型，根据主因子对趋势跟随模型进行训练；

短期预测步骤调用训练后的趋势跟随模型。

有益效果：采用本方案，基于票据利率在短期内具有一定趋势性的特性，构建趋势跟随模型进行预测，与采用神经网络模型相比，准确率更高。

进一步，模型构建步骤还包括以下内容：

获取利率变化规律，根据利率变化规律对趋势跟随模型进行训练。

有益效果：采用本方案，基于票据利率走势发现的利率变化规律对趋势跟随模型进行训练，进一步提高趋势跟随模型预测的准确率。

附图说明

图1为本发明一种票据利率的预测系统的逻辑框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例

一种票据利率的预测系统，如附图1所示，包括短期预测子系统、中期预测子系统、长期预测子系统和逻辑控制子系统。

短期预测子系统预存有趋势跟随模型，短期预测子系统用于根据输入信息和趋势跟随模型生成短期预测结果，此时输入信息包括预测日期。具体为，短期预测子系统包括：

第一涨跌分析模块，用于调用历史票据利率，根据历史票据利率和预设的第一时间阈值计算第一利率涨跌，根据第一利率涨跌构建趋势跟随的主因子。第一时间阈值为5日或3日，在本实施例，第一时间阈值选用5日，则第一利率涨跌为5日利率涨跌。

模型训练模块，用于构建趋势跟随模型，根据主因子对趋势跟随模型进行训练；还用于获取利率变化规律，根据利率变化规律对趋势跟随模型进行训练。趋势跟随模型用于根据输入信息预测对应日期的涨跌方向。

在本实施例中，利率变化规律包括月末单日跳空的连续性、月初的反转性和票据利率低于国开债利率时上涨的必然性。月末单日跳空的连续性是指如果月末倒数第二天单日涨跌幅超过6bp，则倒数第一天会跟随前一天的涨跌走势，即若预测日期为月末倒数第一天，则判断前一天单日涨跌幅是否超过6bp，若是，则预测日期的涨跌方向跟随前一天的涨跌方向。月初的反转性是指月末最后两天涨跌方向一致，且总幅度超过6bp，则月初的第一天会发生反转，即若预测日期为月初第一天，则判断上月月末最后两天的涨跌方向是否一致，且总幅度超过6bp，若是，则预测日期的涨跌方向与上月月末最后两天的涨跌方向相反。票据利率低于国开债利率时上涨的必然性是指当票据利率低于国开债利率且超过一定幅度时，短期内票据利率必然上涨，且该看涨一直持续到票据利率高于国开债利率，在本实施例中，一定幅度取值为10bp，即若预测日期前一天的票据利率低于国开债利率且超过10bp时，则预测日期的涨跌方向为上涨，后续预测日期的涨跌方向仍为上涨，直到票据利率高于国开债利率。

模型预测模块，用于调用训练后的趋势跟随模型，获取趋势跟随模型根据输入信息输出的短期预测结果。

中期预测子系统用于根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率生成中期预测结果，此时输入信息包括预测日期。具体为，中期预测子系统包括：

第二涨跌分析模块，用于根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率和预设的第二时间阈值计算第二利率涨跌。第二时间阈值为中期预测的周期，在本实施例中，第二时间阈值为七日，即中期预测为每周进行预测，历史国开债利率为一年期的历史国开债利率。具体根据预测日期调用历史国开债利率，根据第二时间阈值筛选上一周期的历史国开债利率，根据筛选出的历史国开债利率计算第二利率涨跌，即上一周期内的历史国开债利率的涨跌量。

涨跌判断模块，用于判断第二利率涨跌是否超过预设的涨跌阈值，涨跌阈值用于判断历史国开债利率是否出现大幅波动，在本实施例中，涨跌阈值为8bp，即当上一周期内国开债利率涨跌大于8bp，便认为其出现大幅波动。

跟随预测模块，用于当第二利率涨跌超过预设的涨跌阈值时，根据第二利率涨跌生成上涨或下跌的中期预测结果。具体的，当第二利率涨跌超过涨跌阈值时，认为国开债利率涨跌出现大幅波动，此时票据利率的涨跌跟随上一周期的国开债利率涨跌。跟随预测模块还用于当第二利率涨跌未超过预设的涨跌阈值时，生成涨跌较小的中期预测结果。

长期预测子系统用于根据输入信息调用历史票据利率和基本面因子的历史数据，根据历史票据利率和历史数据生成长期预测结果，此时输入信息包括预测日期。具体为，长期预测子系统包括：

第三涨跌分析模块，用于调用基本面因子的历史数据，根据输入信息、历史数据和预设的第三时间阈值计算因子变化趋势。基本面因子包括社会融资规模、票据承兑量、票据贴现量和票据交易量中的一种或多种。第三时间阈值为长期预测的周期，在本实施例中，基本面因子包括社会融资规模和票据承兑量，第三时间阈值为自然月，即长期预测为每月进行预测。具体为根据预测日期调用历史数据，根据历史数据筛选历史数据中去年同一周期的历史数据，根据筛选出的历史数据计算因子变化趋势，因子变化趋势跟随筛选出的历史数据中的变化趋势。

第四涨跌分析模块，用于调用历史票据利率，根据输入信息、历史票据利率和预设的第三时间阈值计算利率变化趋势。具体为，根据预测日期调用历史票据利率，根据历史票据利率筛选历史票据利率中去年同一周期的历史票据利率，根据筛选出的历史票据利率计算利率变化趋势，利率变化趋势跟随筛选出的历史票据利率中的变化趋势。

周期预测模块，用于根据因子变化趋势和利率变化趋势生成长期预测结果。在本实施例中，长期预测结果为图表形式下的因子变化趋势和利率变化趋势，通过图表方式进行展示，由工作人员综合判断票据利率的涨跌方向。在其他实施例中，当因子变化趋势和利率变化趋势均为上涨时，生成上涨的长期预测结果；当因子变化趋势和利率变化趋势均为下跌时，生成下跌的长期预测结果；当因子变化趋势和利率变化趋势分别为上涨和下跌时，生成图表展示的长期预测结果，此时以图表方式展示因子变化趋势和利率变化趋势。

逻辑控制子系统，用于获取预测信号，根据预测信号获取输入信息，并根据预测信号调用短期预测子系统、中期预测子系统和长期预测子系统中的一种或多种，根据输入信息进行预测输出对应的短期预测结果、中期预测结果和长期预测结果中的一种或多种。预测信号包括需求信号和数据更新信号，具体为：逻辑控制子系统包括：

数据存储模块，用于存储数据，存储的数据包括历史票据利率、历史国开债利率和基本面因子的历史数据中的一种或多种，在本实施例中，数据存储模块存储有上述所有信息。

数据监测模块，用于监测数据存储模块内的数据，当监测到数据更新时，生成数据更新信号。数据更新信号包括票据利率更新信号、国开债利率更新信号和基本面因子更新信号中的一种或多种。具体的：数据监测模块用于当数据存储模块内的历史票据利率更新时，生成票据利率更新信号；当数据存储模块内的历史国开债利率更新时，生成国开债利率更新信号；当数据存储模块内基本面因子的历史数据更新时，生成基本面因子更新信号。

预测系统调用模块，用于当数据更新信号为票据利率更新信号时，调用短期预测子系统；当数据更新信号为国开债利率更新信号时，调用中期预测子系统；当数据更新信号为基本面因子更新信号时，调用长期预测子系统。

历史票据利率的更新频率为每天一次，因此基于历史票据利率的更新，调用短期预测子系统，每天自动进行短期预测。历史国开债利率的更新频率为每周一次，因此基于历史国开债利率的更新，调用中期预测子系统，每周自动进行中期预测。基本面因子的历史数据的更新频率为每月一次，因此基于历史数据的更新，调用长期预测子系统，每月自动进行长期预测。

也可通过需求信号上传预测需求，需求信号为人工输入所需的预测信号，需求信号包括短期预测需求信号、中期预测需求信号和长期预测需求信号，预测系统调用模块还用于当需求信号为短期预测需求信号时，调用短期预测子系统；当需求信号为中期预测需求信号时，调用中期预测子系统；当需求信号为长期预测需求信号时，调用长期预测子系统。

一种票据利率的预测方法，使用上述票据利率的预测系统，包括以下内容：

模型构建步骤：调用历史票据利率，根据历史票据利率和预设的第一时间阈值计算第一利率涨跌，根据第一利率涨跌构建趋势跟随的主因子。

构建趋势跟随模型，根据主因子对趋势跟随模型进行训练；获取利率变化规律，根据利率变化规律对趋势跟随模型进行训练，趋势跟随模型用于根据输入信息预测对应日期的涨跌方向。

在本实施例中，利率变化规律包括月末单日跳空的连续性、月初的反转性和票据利率低于国开债利率时上涨的必然性。月末单日跳空的连续性是指如果月末倒数第二天单日涨跌幅超过6bp，则倒数第一天会跟随前一天的涨跌走势，即若预测日期为月末倒数第一天，则判断前一天单日涨跌幅是否超过6bp，若是，则预测日期的涨跌方向跟随前一天的涨跌方向。月初的反转性是指月末最后两天涨跌方向一致，且总幅度超过6bp，则月初的第一天会发生反转，即若预测日期为月初第一天，则判断上月月末最后两天的涨跌方向是否一致，且总幅度超过6bp，若是，则预测日期的涨跌方向与上月月末最后两天的涨跌方向相反。票据利率低于国开债利率时上涨的必然性是指当票据利率低于国开债利率且超过一定幅度时，短期内票据利率必然上涨，且该看涨一直持续到票据利率高于国开债利率，在本实施例中，一定幅度取值为10bp，即若预测日期前一天的票据利率低于国开债利率且超过10bp时，则预测日期的涨跌方向为上涨，后续预测日期的涨跌方向仍为上涨，直到票据利率高于国开债利率。

短期预测步骤：获取输入信息，调用预存的趋势跟随模型，调用趋势跟随模型时调用训练后的趋势跟随模型，此时输入信息包括预测日期。将输入信息作为输入，获取趋势跟随模型根据输入信息输出的短期预测结果。

中期预测步骤：获取输入信息，根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率生成中期预测结果。具体为：

获取输入信息，此时输入信息包括预测日期。根据输入信息调用历史国开债利率，根据历史国开债利率和预设的第二时间阈值计算第二利率涨跌。

判断第二利率涨跌是否超过预设的涨跌阈值，涨跌阈值用于判断历史国开债利率是否出现大幅波动，在本实施例中，涨跌阈值为8bp，即当上一周期内国开债利率涨跌大于8bp，便认为其出现大幅波动。

当第二利率涨跌超过预设的涨跌阈值时，根据第二利率涨跌生成上涨或下跌的中期预测结果。具体的，当第二利率涨跌超过涨跌阈值时，认为国开债利率涨跌出现大幅波动，此时票据利率的涨跌跟随上一周期的国开债利率涨跌。当第二利率涨跌未超过预设的涨跌阈值时，生成涨跌较小的中期预测结果。

长期预测步骤：获取输入信息，根据输入信息调用历史票据利率和基本面因子的历史数据，根据历史票据利率和历史数据生成长期预测结果。具体为：

获取输入信息，调用基本面因子的历史数据，根据输入信息、历史数据和预设的第三时间阈值计算因子变化趋势。基本面因子包括社会融资规模、票据承兑量、票据贴现量和票据交易量中的一种或多种。第三时间阈值为长期预测的周期，在本实施例中，基本面因子包括社会融资规模和票据承兑量，第三时间阈值为自然月，即长期预测为每月进行预测。具体为根据预测日期调用历史数据，根据历史数据筛选历史数据中去年同一周期的历史数据，根据筛选出的历史数据计算因子变化趋势，因子变化趋势跟随筛选出的历史数据中的变化趋势。

调用历史票据利率，根据输入信息、历史票据利率和预设的第三时间阈值计算利率变化趋势。具体为，根据预测日期调用历史票据利率，根据历史票据利率筛选历史票据利率中去年同一周期的历史票据利率，根据筛选出的历史票据利率计算利率变化趋势，利率变化趋势跟随筛选出的历史票据利率中的变化趋势。

根据因子变化趋势和利率变化趋势生成长期预测结果。在本实施例中，长期预测结果为图表形式下的因子变化趋势和利率变化趋势，通过图表方式进行展示，由工作人员综合判断票据利率的涨跌方向。在其他实施例中，当因子变化趋势和利率变化趋势均为上涨时，生成上涨的长期预测结果；当因子变化趋势和利率变化趋势均为下跌时，生成下跌的长期预测结果；当因子变化趋势和利率变化趋势分别为上涨和下跌时，生成图表展示的长期预测结果，此时以图表方式展示因子变化趋势和利率变化趋势。

逻辑控制步骤：获取预测信号，根据预测信号获取输入信息，并根据预测信号执行短期预测步骤、中期预测步骤和长期预测步骤中的一种或多种，根据输入信息进行预测输出对应的短期预测结果、中期预测结果和长期预测结果中的一种或多种。预测信号包括需求信号和数据更新信号，具体为：

预存有数据，预存的数据包括历史票据利率、历史国开债利率和基本面因子的历史数据中的一种或多种，在本实施例中，预存有上述所有信息。

监测预存的数据，当监测到数据更新时，生成数据更新信号。数据更新信号包括票据利率更新信号、国开债利率更新信号和基本面因子更新信号中的一种或多种。当预存的历史票据利率更新时，生成票据利率更新信号；当预存的历史国开债利率更新时，生成国开债利率更新信号；当预存的基本面因子的历史数据更新时，生成基本面因子更新信号。

当数据更新信号为票据利率更新信号时，执行短期预测步骤；当数据更新信号为国开债利率更新信号时，执行中期预测步骤；当数据更新信号为基本面因子更新信号时，执行长期预测步骤。

同时通过需求信号上传预测需求，需求信号为人工输入所需的预测信号，需求信号包括短期预测需求信号、中期预测需求信号和长期预测需求信号，当需求信号为短期预测需求信号时，执行短期预测步骤；当需求信号为中期预测需求信号时，执行中期预测步骤；当需求信号为长期预测需求信号时，执行长期预测步骤。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。