本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法；该方法包括：获取原始混频数据；采用滑动窗口对原始混频数据进行处理，得到处理后的混频数据；采用长短期记忆网络对处理后的混频数据进行编码，得到编码矩阵和嵌入向量；采用卷积神经网络从编码矩阵中提取时序特征并将其融合，得到融合编码矩阵；采用时序属性注意力机制从融合编码矩阵中学习到属性特征上下文向量和时序特征上下文向量；根据嵌入向量、属性特征上下文向量和时序特征上下文向量，得到目标预测指标的预测结果；本发明有效的利用了原始混频数据本身的特性以挖掘出与预测目标相关的重要信息，提高了预测结果的准确性。