一种基于业扩数据的预测方法、设备及存储介质

本申请公开了一种基于业扩数据的预测方法、设备及存储介质，通过将用电数据和业扩数据根据历史数据、时间因素和天气因素进行分解，然后消除时间因素和天气因素等因素的影响后，建立根据业扩数据进行用电量预测的第一预测模型，并通过历史数据对第一预测模型的系数进行优化，根据第一直接预测模型的最终预测模型对未来的用电量进行预测。解决了传统预测方法受业扩数据影响产生的误差较大，人工神经网络等智能预测方法对数据的依赖性较强，对于数据受限的预测准确度较低，难以使用智能预测方法的问题。