本公开提出一种时序数据预测模型的训练方法、时序数据预测方法和装置，涉及人工智能领域。输入训练用的时序数据(X，z_t)，z_t是t时刻对应的时序数据，X是t时刻、t时刻之前的时刻、以及z_t相关的特征；设置fⁱ是函数库中的第i个函数，α_i是第i个函数的系数，y_t是t时刻对应的残差时序数据；设置n和p是超参数，y_t‑j是(t‑j)时刻对应的残差时序数据，β_j代表y_t‑j的系数，是y_t的预测值；利用时序数据预测模型计算t时刻对应的时序数据的预测值根据z_t和利用拟合方法对α_i和β_j进行训练，输出训练后的时序数据预测模型。从而，通过时序数据预测模型的平稳化变换部分和平稳时序数据预测部分，实现非平稳的时序数据的准确预测。