模型训练方法、数据预测方法、计算设备及可读存储介质

本申请实施例公开了一种模型训练方法、数据预测方法、计算设备及可读存储介质，属于数据处理技术领域。模型训练方法包括：将代理模型的每层节点数量确定为优化变量，将预设样本及预设训练次数下训练代理模型的测试误差确定为适度函数；根据优化变量，构建遗传种群，个体为优化变量的编码；基于适度函数，迭代遗传种群，直到得到满足迭代条件的目标遗传种群；根据目标遗传种群中的最优个体，得到代理模型最优结构；训练代理模型最优结构，得到塔机的数据预测代理模型。在不依赖建模人员经验的情况下，能够稳定得到代理模型最优结构，进而可以利用代理模型获取到长期使用的塔机准确应力和位移等数据。