本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种柴油机排放预测方法、设备和存储介质。该方法通过获取待预测柴油机的各当前状态数据，并从中确定每个排放特性参数对应的输入数据，进而针对每一个排放特性参数，将对应的输入参数输入至预先训练的混合模糊神经网络模型中，通过各个深度学习网络层分别对输入参数进行预测，得到多个当前预测结果，进而通过模糊推理层，基于预先训练得到的对应的模糊规则对所有当前预测结果进行融合，得到排放特性参数对应的当前预测输出数据，有效解决单一算法无法在所有排放特性参数上都保持较佳预测效果的缺陷，通过模糊规则进一步修正预测结果，提升了柴油机排放特性的预测性能。