模型生成方法、故障预测方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种模型生成方法、故障预测方法、装置、设备、介质及产品，属于存储技术领域。包括：采集样本存储单元在多个连续编程擦除周期分别对应的单元状态参数集合；基于单元状态参数集合对应的编程擦除周期的时间顺序，拼接单元状态参数集合，生成样本特征序列；将样本特征序列输入时间序列预测模型，得到时间序列预测模型输出的目标结果；根据目标结果和样本存储单元对应的故障标签值计算目标损失值，基于目标损失值调整时间序列预测模型的模型参数，得到目标神经网络模型。能够生成具有时间连续性的样本特征序列，时间序列预测模型能够提取存储单元状态变化的时序特征，提升了目标神经网络模型对存储单元进行故障预测的准确性。