一种多前馈预测模型的优化方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种多前馈预测模型的优化方法、装置、设备及存储介质。在执行本申请实施例提供的方法时，首先可以获取目标电力设备的测试数据集，并基于测试数据集通过预先构建的初步多前馈预测模型获得目标电力设备的预测数据集。计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的预测误差，并利用时变损失函数计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的损失函数值，从而基于损失函数值和预测误差对初步多前馈预测模型进行优化。本申请通过时变损失函数来允许模型在优化过程中根据时间序列数据的动态变化调整其学习重点。这种能力使得模型能够更好地适应电力设备运行指标的变化模式和趋势，从而提高预测的准确性。