一种基于杂交水稻算法优化的负荷预测方法及系统

本发明实施例提供一种基于杂交水稻算法优化的负荷预测方法及系统，所述方法包括：获取杂交水稻培育环境的空调运行参数及环境参数；通过预设算法评估确定重要特征，以重要特征的数量为维度构建培育环境负荷预测的BP神经网络模型；获取杂交水稻的基因序列并初始化，以基因序列调整BP神经网络模型的初始权重，将重要特征作为输入模型训练；以模型权重训练中的培育环境负荷预测正确率作为适应度值，对杂交水稻进行系别分组，对杂交水稻进行分组更新优化，通过更新优化后的杂交水稻对BP神经网络模型进行初始权重训练；当训练停止时，输出BP神经网络的最优权重参数配置，将重要特征输入最优权重参数配置的BP神经网络模型，确定空调运行方案。