本发明涉及一种基于LSTM网络的数据预测模型调优方法，包括预处理：获取所述待预测变量前N小的周期值；提取相关系数之和大于系数阈值的前数个变量在数据集中的数据组成训练集；模型训练：按照周期值从小到大的顺序，共进行N轮训练，求得优化解模型；每轮训练均包括：将所述训练集由时间序列数据转化为监督学习序列；将监督学习序列输入LSTM网络，得到本轮训练模型；利用本轮训练模型得到均方根误差并与上轮训练的均方根误差进行比较，保留其中较小值对应的训练模型为优化解模型。本发明还涉及一种基于LSTM网络的数据预测模型调优装置。本发明提供的调优方法及装置在LSTM网络的基础上优化，可用于数据预测，计算速度快，且预测效果好。