【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于量子计算，特别是涉及一种业务数据预测方法及相关设备。
技术介绍
1、时间序列预测(time-series forecasting)任务在工业界应用众多，比如银行的交易量预测、电力系统的用电量预测、云服务的访问量预测，如果能提前预测到未来一段时间内的交易量、用电量或访问量，就可以提前进行资源部署，防止访问量过大耗尽现有计算资源，拖垮服务。
2、相关技术中，可采用序列预测神经网络对时间序列数据进行预测，但其鲁棒性较差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种业务数据预测方法及相关设备，旨在提高对时间序列数据预测的鲁棒性。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面，提供一种业务数据预测方法，所述方法包括：
3、获取目标业务的时间序列数据，并将所述时间序列数据转化为表示向量；
4、将所述表示向量输入量子编码器，得到编码信息；
5、将所述编码信息输入量子解码器，得到预测结果。
6、可选地，所述量子编码...
【技术保护点】
1.一种业务数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子编码器包括依次级联的第一量子多头注意力层、量子卷积层和第二量子多头注意力层，所述量子解码器包括依次级联的第三量子多头注意力层和第四量子多头注意力层。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一量子多头注意力层、所述第二量子多头注意力层、所述第三量子多头注意力层和所述第四量子多头注意力层均包括量子编码线路和多头注意力计算模块，所述多头注意力计算模块的输入为所述量子编码线路输出的查询矩阵、键矩阵和值矩阵。
4.如权利要求3所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种业务数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子编码器包括依次级联的第一量子多头注意力层、量子卷积层和第二量子多头注意力层，所述量子解码器包括依次级联的第三量子多头注意力层和第四量子多头注意力层。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一量子多头注意力层、所述第二量子多头注意力层、所述第三量子多头注意力层和所述第四量子多头注意力层均包括量子编码线路和多头注意力计算模块，所述多头注意力计算模块的输入为所述量子编码线路输出的查询矩阵、键矩阵和值矩阵。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述量子编码线路包括依次级联的编码单元、含参量子纠缠单元和测量输出单元。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述含参量子纠缠单元包括一个或多个级联的含参量子纠缠子单元，所述含参量子纠缠子单元包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦猛汉，孔小飞，方圆，李蕾，
申请(专利权)人：本源量子计算科技合肥股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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