模型训练方法、风机覆冰停机预测方法、装置及存储介质

本申请公开了一种模型训练方法、风机覆冰停机预测方法、装置及存储介质，涉及人工智能技术领域。模型训练方法包括：获取每个风机在预设时间范围内的多个采样时刻的多维样本数据；确定每个多维样本数据的欧式范数，根据欧式范数对所有多维样本数据进行分类，得到多个聚类；根据运行状态数据，确定对应的风机覆冰状态；根据目标函数筛选得到多维样本数据中的线性成分；根据风机覆冰状态以及欧式范数确定每个聚类的决策权重；根据传递环境系数以及决策权重，确定学习率增长系数；根据学习率增长系数调整学习率，训练自注意力长短时记忆网络，得到风机覆冰停机预测模型。通过模型训练方法得到的预测模型，可以提高对风机覆冰是否停机的预测准确性。