基于工业大数据的生产过程指标预测方法及系统

本申请提供了一种基于工业大数据的生产过程指标预测方法及系统，属于工业数据预测技术领域，该方法包括：基于目标指标数据的历史数据的数据量以及目标指标数据的历史数据的时序特征确定预测模型；响应于预测模型为基于LSTM模型优化的GM模型，执行第一操作；其中，第一操作包括：将目标指标数据的历史数据输入LSTM模型，得到目标指标数据对应的隐藏状态以及第一预测结果；基于目标指标数据对应的隐藏状态优化GM模型的发展系数和灰作用量，得到目标GM模型；将目标指标数据的历史数据输入目标GM模型，得到第二预测结果；对第一预测结果和第二预测结果进行加权计算得到目标指标数据的预测结果。本申请可以提高生产过程指标预测的准确性。