模型训练的方法、基于流程图的参数预测的方法及装置

本申请涉及一种模型训练的方法、基于流程图的参数预测的方法及装置，本申请通过获取工艺流程图中的当前流程的关键配置数据；根据关键配置数据生成流程图数据集，将流程图数据集作为训练样本，其中，所述流程图数据集包括流程收敛状态信息；基于任意条件的变分自编码器构建网络模型，使用所述训练样本对所述网络模型进行训练，构建出适配于所述工艺流程图的流程图网络模型。利用流程图网络模型对关键配置数据进行缺失值预测，根据预测得到的缺失值对关键配置数据进行参数的调整；将调整后的配置数据输入至工艺流程图中进行收敛性预测。从而解决优化化工工艺流程图的不收敛问题，提升流程图的收敛概率，同时改善模拟的稳定性和效率。