飞灰浓度预测模型的训练方法、装置、计算机设备

摘要

本申请涉及飞灰浓度预测模型的训练方法、装置、计算机设备。所述方法包括：获取训练样本数据；将历史飞灰浓度时间序列输入时间序列处理层，得到飞灰浓度处理结果，以及，将关键特征数据输入特征数据处理层，得到关键特征处理结果：将飞灰浓度处理结果和关键特征处理结果输入融合层，得到数据融合结果；将数据融合结果输入输出层，得到预测飞灰浓度时间序列；输出层包括根据飞灰浓度预测模型的输出目标所配置的预测头；基于预测飞灰浓度时间序列和标签飞灰浓度时间序列，对时间序列处理层、特征数据处理层、融合层、输出层进行训练，得到训练后飞灰浓度预测模型。采用本方法能够有效预测飞灰浓度，优化了飞灰浓度预测模型，提升了预测的准确度。