数据预测为决策系统提供制定决策所必须的未来信息,数据分析与处理在预测理论的发展过程中占据极其重要的地位。通过数据的变化趋势可预先把握事物的发展规律,为决策提供可靠支持。现实生活中存在大量数据预测问题,常因预测技术的不足而无法对数据进行科学和准确的预测。近年来,尽管传统预测理论与方法的研究取得了较大进展,但由于预测问题本身所处环境的复杂性与不确定性,以及传统数据分析模型所具有的局限性,导致理论研究成果与实际预测结果会受到不同程度的影响。因次,如何让所有数据有意义并根据这些数据做出更好的预测就具有了更高的研究价值。此外,回归分析模型受其适应面和处理能力的限制。当问题需求量和复杂度不断增加时,采用传统方法优化回归模型就变得更加困难。因此,本文对现有优化算法的实践效果进行对比分析,尝试对其进行改进,形成具有针对性的模型优化机制。本文从应用现有优化机制进行实际问题求解时所遇到的具体问题入手,从以下几方面对回归分析模型、静态与动态环境下优化机制及数据预测的实际应用进行了深入研究。具体研究内容如下:首先,从多种角度探索建立有效的非线性回归分析模型。通过对各模型进行比较分析,产生相对可靠的分析模型及回归方程,再利用各种评价指标对模型进行评估。其次,通过建立多种群机制中个体选择方式与不同搜索策略的对应关系,提出一种用于静态环境下多种群混合优化机制。并在此基础上,设计了一种用于动态环境的可变多邻域结构的优化机制。最后,为更好解决现实生活中数据预测问题。本文以家庭电力数据的预测应用为例,建立多种预测模型,并将两种优化机制用于模型参数估计。实验结果表明,两种机制均表现出良好性能。上述研究成果不仅丰富了数据分析模型的理论研究,也扩宽了预测模型的实际应用。尤其是本文所设计的两种模型优化机制,不仅为数据驱动的预测方法研究提供了新思路,还有效的解决了家庭电力预测这一生产生活中的实际问题。