近年来,闪存以其读写速度快、非易失性、抗震性好等优点逐渐成为主流存储设备。闪存依靠封存在存储单元中的电荷保存数据。在使用过程中,对闪存块进行编程/擦除（Program/Erase,简称P/E）操作时,会对氧化层造成磨损。随着氧化层磨损的增加,电子在原有的电场中更容易泄露,导致写入的数据不能得到有效的保存,比特错误数急速上升,严重影响了闪存的寿命。因此,研究深度学习在闪存寿命预测上的应用,以在闪存出现坏块前及时迁移闪存中存储的数据,对闪存的可靠性保障有着重大的意义。为了研究深度学习在闪存寿命预测上的应用,首先构建3D NAND闪存数据集,获得闪存在物理世界下经过一定的P/E周期后的比特错误数。在构建数据集时,由于采样频率、闪存块或测试平台的物理故障等原因,数据可能会缺失,导致闪存寿命预测模型的输入输出不完整。针对这一问题,提出一种基于支持向量回归模型的缺失值补全方法。该方法中模型的输入为存在缺失值的所有P/E周期及其对应的比特错误数,模型拟合计算得到缺失值补全模型,将缺失的P/E周期输入缺失值补全模型中,运算得到近似的缺失比特错误数。实验结果显示,缺失值补全模型的缺失值填补精确度高,不同缺失比例对应的填补比特错误数平均相对误差在0.7%至4%之间。针对闪存寿命难以准确预测的问题,提出一种基于深度学习的闪存寿命预测方法。该方法中模型的输入为闪存块前期P/E周期对应的比特错误数,输出为闪存块后期P/E周期对应的的比特错误数。取训练集的数据迭代训练,选出预测效果最优的参数及其对应的预测模型,将测试集中闪存块前期P/E周期对应的比特错误数输入到预测模型中,计算后期P/E周期对应的比特错误数的预测值与真实值的误差。实验结果显示,深度学习模型的寿命预测精确度较高,不同输入P/E周期个数对应的的比特错误数平均相对误差在8%至14%之间。