异常特征的确定方法、训练模型的方法及预测出铁指标的方法

本发明实施例提供异常特征的确定方法、训练模型的方法及预测出铁指标的方法，属于钢铁生产加工技术领域，所述异常特征的确定方法包括：根据多个样本数据中每一样本数据对应的出铁指标的实际值和模型预测值，确定该每一样本数据对应的绝对残差；以及在所述多个样本数据中的连续多个样本数据对应的绝对残差均大于对应的预设阈值时，触发以下异常特征筛选步骤：针对所述连续多个样本数据中的每一建模特征，执行以下操作：确定该建模特征对预测结果的影响程度对应的实时值；以及在该建模特征对预测结果的影响程度对应的实时值和历史基准值之间的差值大于对应的预设阈值时，将该建模特征判定为异常特征。