基于主动迁移学习的预测模型修正方法及装置、设备介质

本发明提出基于主动迁移学习的预测模型修正方法及装置、设备及介质，方法包括：获取历史观测数据集，基于历史观测数据集构建预测数字孪生模型；采集当前观测数据，并将当前观测数据输入至预测数字孪生模型中进行预测及比较分析，得到预测数字孪生模型的第一预测误差大小；根据第一预测误差和当前观测数据对预测数字孪生模型进行主动迁移学习，得到修正后的预测数字孪生模型，通过实时采集得到的观测数据对预测数字孪生模型的进行主动迁移学习，得到修正后的预测数字孪生模型，有效预防数据的突变引起预测结果不准确，以及由于随着时间推移影响预测结果的因素发生变化，从而导致的预测结果不准确的问题。