基于贝叶斯优化的时间序列数据预测方法、装置及设备

本发明公开了一种基于贝叶斯优化的时间序列数据预测方法、装置及设备，涉及时间序列数据预测技术领域。所述方法是在对时间序列历史数据进行数据清洗处理以得到清洗后时间序列历史数据后，先从该数据中抽取得到多个样本数据并划分为训练集、验证集和测试集，然后应用训练集、验证集和测试集分别依次对基于人工智能算法构建的多个初步预测模型进行模型训练、超参数贝叶斯优化和性能评估，最后应用具有最佳性能评估结果的优化后时间序列数据预测模型进行未来时间序列数据的预测，如此通过利用贝叶斯优化算法对多种时间序列数据预测模型进行模型超参数调整优化，并通过择优选用最佳模型进行预测，能够有效提升时间序列数据预测的准确性。