电气设备噪声烦恼度预测模型训练方法、装置和设备

本申请涉及一种电气设备噪声烦恼度预测模型训练方法、装置和设备。所述方法包括：通过获取样本电气设备的仿真噪声数据及对应的主观评价数据，基于仿真噪声数据和主观评价数据，获取客观评价数据，并利用主客观评价数据构建训练数据集、验证数据集和测试数据集，利用训练数据集对待训练预测模型的模型参数进行训练，得到初始预测模型，并基于初始预测模型和验证数据集，通过蚁群优化算法对初始预测模型的模型超参数进行训练，得到目标预测模型，最后将测试数据集输入目标预测模型，对目标预测模型进行性能测试，若性能测试的结果表征目标预测模型通过性能测试，则将目标预测模型作为训练完成的预测模型。采用本方法能够提高烦恼度的获取及时性。