[发明专利]数据预测方法和装置

摘要

本申请提供一种数据预测方法和装置，该方法包括：获取样本数据；样本数据包括N个不同时期的历史数据；根据样本数据，采用模拟退火量子粒子群优化算法SAQPSO计算最佳调控参数值和最佳惩罚参数值；SAQPSO根据当前迭代周期的随机数、当前迭代周期的退火温度，确定是否更新SAQPSO中的粒子在下一迭代周期对应的调控参数值和惩罚参数值；最佳调控参数值和最佳惩罚参数值为预测误差最小的支持向量机SVM模型所使用的调控参数值和惩罚参数值；将最佳调控参数值和最佳惩罚参数值输入SVM模型，得到优化后的SVM模型；根据样本数据，采用优化后的SVM模型，计算预测数据。本申请能够提高预测的年度电力负荷的准确性。

主权项

1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：获取样本数据；所述样本数据包括N个不同时期的历史数据，所述N为大于或等于1的正整数；根据所述样本数据，采用模拟退火量子粒子群优化算法SAQPSO计算最佳调控参数值和最佳惩罚参数值；其中，所述SAQPSO根据当前迭代周期的随机数、当前迭代周期的退火温度，确定是否更新所述SAQPSO中的粒子在下一迭代周期对应的调控参数值和惩罚参数值；所述最佳调控参数值和所述最佳惩罚参数值为预测误差最小的支持向量机SVM模型所使用的调控参数值和惩罚参数值；将所述最佳调控参数值和所述最佳惩罚参数值输入所述SVM模型，得到优化后的SVM模型；根据所述样本数据，采用所述优化后的SVM模型，计算预测数据。