1.一种调度确定模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取训练数据集；所述训练数据集包括多个待处理任务集和每个待处理任务集对应的参考指标数据集，所述参考指标数据集是基于参考调度执行所述每个待处理任务集得到的多个指标数据；

确定所述每个待处理任务集中每个待处理任务的优先级信息和时间标识信息；

根据所述每个待处理任务的所述优先级信息和所述每个待处理任务的所述时间标识信息，基于候选调度集中的每个候选调度执行所述每个待处理任务集，得到所述每个待处理任务集对应的预测指标数据集；其中，所述候选调度集中的候选调度与所述预测指标数据集中的预测指标数据子集对应，所述预测指标数据子集中的预测指标数据与所述所述参考指标数据集中的参考指标数据一一对应；

根据所述每个待处理任务的所述优先级信息，确定所述预测指标数据集中每个预测指标数据的权重信息；

根据所述预测指标数据集中所述每个预测指标的所述权重信息，确定所述预测指标数据集的第一评估信息，以及所述参考指标数据集的第二评估信息；

根据所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定误差信息；

基于所述误差信息对待训练模型进行训练，得到所述调度确定模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测指标数据集包括所述待处理任务集中每个待处理任务对应的预测响应时间信息、预测执行时间信息、预测中断频率信息和处理器利用率信息。

3.一种指标数据的确定方法，其特征在于，包括：

获取待执行任务集；

将所述待执行任务集输入调度确定模型，输出所述待执行任务集对应的目标指标数据集；所述调度确定模型是基于权利要求1‑2任一所述的调度确定模型的训练方法得到的模型。

4.一种调度确定模型的训练装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取训练数据集；所述训练数据集包括多个待处理任务集和每个待处理任务集对应的参考指标数据集，所述参考指标数据集是基于参考调度执行所述每个待处理任务集得到的多个指标数据；

第一输入输出模块，用于确定所述每个待处理任务集中每个待处理任务的优先级信息和时间标识信息；根据所述每个待处理任务的所述优先级信息和所述每个待处理任务的所述时间标识信息，基于候选调度集中的每个候选调度执行所述每个待处理任务集，得到所述每个待处理任务集对应的预测指标数据集；其中，所述候选调度集中的候选调度与所述预测指标数据集中的预测指标数据子集对应，所述预测指标数据子集中的预测指标数据与所述所述参考指标数据集中的参考指标数据一一对应；

训练模块，用于根据所述每个待处理任务的所述优先级信息，确定所述预测指标数据集中每个预测指标数据的权重信息；

根据所述预测指标数据集中所述每个预测指标的所述权重信息，确定所述预测指标数据集的第一评估信息，以及所述参考指标数据集的第二评估信息；

根据所述第一评估信息和所述第二评估信息，确定误差信息；

基于所述误差信息对待训练模型进行训练，得到所述调度确定模型。

5.一种指标数据的确定装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取待执行任务集；

第二输入输出模块，用于将所述待执行任务集输入调度确定模型，输出所述待执行任务集对应的目标指标数据集；所述调度确定模型是基于权利要求1‑2任一所述的调度确定模型的训练方法得到的模型。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1‑2任意一项所述的调度确定模型的训练方法，或者，加载并执行以实现权利要求3所述的指标数据的确定方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1‑2任意一项所述的调度确定模型的训练方法，或者，加载并执行以实现权利要求3所述的指标数据的确定方法。