预测模型的训练方法、装置、电子设备、介质及产品

本申请实施例提供一种预测模型的训练方法、装置、电子设备、介质及产品。可用于人工智能技术领域。该方法包括：接收训练请求，训练请求包括目标对象的多个历史时间点对应的多个原始数据；根据训练请求，通过动态模态分解方法对多个原始数据进行重构处理，得到多个重构数据，多个重构数据，重构处理用于根据多个原始数据的演化特征向量提取多个原始数据的演化特征；通过多个重构数据对预设模型进行多次训练，得到目标预测模型，目标预测模型用于预测目标对象在未来时间点对应的预测结果。以上方案，通过动态模态分解的方法，可以自动对原始数据进行预处理，避免人为引入的误差，从而提升预测模型的预测准确性。