本发明提供一种菇房温度预测模型的训练方法、菇房温度预测方法及装置，属于人工智能技术领域，包括：将训练样本中的菇房温度标签分解为若干个模态分量，并根据复杂度对模态分量进行高低频分类，并由所有高频模态分量构建高频温度标签，由所有低频模态分量构建低频温度标签，分别对并联构成菇房温度预测模型的两个子模型进行训练。本发明通过将训练样本中的菇房温度标签依据分解后的模态分量的复杂度划分为高、低频温度标签，充分挖掘了训练样本数据中的重要特征和隐藏结构，再将两种标签分别用于训练并联构成菇房温度预测模型的两个子模型，使模型能够更好学习和捕捉训练样本，模型训练的收敛速度更快，得到的预测模型精度更高、预测结果更准确。