用于生成数据的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111782500A(43)申请公布日2020.10.16(21)申请号201910573166.5(22)申请日2019.06.28(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100076北京市大兴区经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人于明晓(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06F11/36(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称用于生成数据的方法和装置(57)摘要本申请实施例公开了用于生成数据的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：从历史数据中选取最近N个时刻的数据作为原始数据序列，其中，N为大于1的自然数；使用蚁群算法确定基于原始数据序列构建的灰色理论模型的模型参数；使用模型参数确定后的灰色理论模型生成下一时刻的预测数据。该实施方式能够提高短期预测的准确性。CN111782500ACN111782500A权利要求书1/3页1.一种用于生成数据的方法，包括：从历史数据中选取最近N个时刻的数据作为原始数据序列，其中，N为大于1的自然数；使用蚁群算法确定基于所述原始数据序列构建的灰色理论模型的模型参数；使用模型参数确定后的灰色理论模型生成下一时刻的预测数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用蚁群算法确定基于所述原始数据序列构建的灰色理论模型的模型参数，包括：基于所述原始数据序列通过一次累加生成处理后的数据序列；以处理后的数据序列为数据列构建灰色理论模型；使用蚁群算法确定灰色理论模型的模型参数。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述使用蚁群算法确定所述灰色理论模型的模型参数，包括：将处理后的数据序列中的数据作为蚂蚁要搜寻的位置点，初始化位置点之间的路径上的信息素；设定蚂蚁的初始位置点，执行如下选取步骤：基于路径上的信息素浓度，确定每只蚂蚁从初始位置点移动到其余位置点经过的路径；从所确定的路径中选取目标路径，使所述原始数据序列的模拟预测值的累减还原值与真实值的平均相对误差最小；若满足预设终止条件，基于目标路径确定灰色理论模型的模型参数。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述使用蚁群算法确定所述灰色理论模型的模型参数，还包括：若不满足所述预设终止条件，重新设定蚂蚁的初始位置点，再次执行所述选取步骤。5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述基于路径上的信息素浓度，确定每只蚂蚁从初始位置点移动到其余位置点经过的路径，包括：将初始位置点作为当前位置点，执行搜寻步骤：基于各路径上的信息素浓度选取允许蚂蚁到达的下一位置点，将蚂蚁移动到所选取的下一位置点；若不存在允许蚂蚁到达的下一位置点，更新蚂蚁所经过的路径上的信息素。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于路径上的信息素浓度，确定每只蚂蚁从初始位置点移动到其余位置点经过的路径，还包括：若还存在允许蚂蚁到达的下一位置点，将蚂蚁所在的位置点作为当前位置点，继续执行所述搜寻步骤。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用模型参数确定后的灰色理论模型生成下一时刻的预测数据，包括：使用模型参数确定后的灰色理论模型生成处理后的数据序列的预测值；对所述预测值进行累减还原，生成下一时刻的预测数据。8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述设定蚂蚁的初始位置点，包括：将所有蚂蚁设定在同一初始位置点处。9.根据权利要求3所述的方法，其中，所述设定蚂蚁的初始位置点，包括：将蚂蚁分布在多个位置点处。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于所生成的预测数据大于预设阈值，生成预警信息。2CN111782500A权利要求书2/3页11.根据权利要求1所述的方法，其中，4≤N≤8。12.一种用于生成数据的装置，包括：数据选取单元，被配置成从历史数据中选取最近N个时刻的数据作为原始数据序列，其中，N为大于1的自然数；参数确定单元，被配置成使用蚁群算法确定基于所述原始数据序列构建的灰色理论模型的模型参数；数据生成单元，被配置成使用模型参数确定后的灰色理论模型生成下一时刻的预测数据。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述参数确定单元包括：累加模块，被配置成基于所述原始数据序列通过一次累加生成处理后的数据序列；模型构建模块，被配置成以处理后的数据序列为数据列构建灰色理论模型；参数确定模块，被配置成使用蚁群算法确定灰色理论模型的模型参数。14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述参数确定模块包括：信息素初始化模块，被配置成将处理后的数据序列中的数据作为蚂蚁要搜寻的位置点，初始化位置点之间的路径上的信息素；路径选取模块，被配置成设定蚂蚁的初始