热误差预测模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备

本发明提供了一种热误差预测模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备，热误差预测模型的训练方法包括：获取机床主轴的温度数据；采用主成分分析方法和随机森林方法对温度数据进行筛选，得到温度关键点数据；基于温度关键点数据构建数据集；基于加权平均算法确定双向长短期记忆神经网络模型的最优结构参数；采用数据集对根据加权平均算法优化后的双向长短期记忆神经网络模型进行训练，得到热误差预测模型，有效的解决了BiLSTM网络在训练过程中易出现过拟合和局部最优的问题，同时，训练得到的热误差预测模型能够更好地处理长序列依赖，提高了热误差的预测精度，进而更好的对机床主轴热误差进行预测。