[发明专利]一种数据预测模型训练方法、工业指标预测方法和装置

摘要

本发明涉及了一种数据预测模型训练方法、工业指标预测方法、装置以及电子设备，其中，数据预测模型训练方法包括：接收工业互联网中至少一个传感器采集到的第一时间序列数据；对第一时间序列数据进行数据预处理，以得到对应的第二时间序列数据；通过预设局部注意力神经网络提取第二时间序列数据中每个通道时间序列数据的数据特征值，以训练得到数据预测模型，其中，所述数据特征值包括贡献特征值，贡献特征值用于表征任一通道时间序列数据在数据预测模型中的预测贡献权重；输出数据预测模型，用于对工业互联网中的待预测指标进行预测。本发明提高了数据预测模型的表征能力，提高工业互联网的指标预测的准确性。