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摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种气体浓度预测模型训练方法及装置。其中，该方法包括：获取携带有目标气体的浓度标签的样本集；所述样本集包含多条样本数据，每条样本数据用于记录至少一种与目标气体的浓度存在关联关系的协变量；将所述样本集包含的样本数据输入待训练的气体浓度预测模型；其中，所述气体浓度预测模型包括注意力模块和预测模块，所述注意力模块用于从输入的样本数据中提取注意力信息，该注意力信息被用于与所述样本集包含的样本数据进行拼接，且得到的拼接数据进一步被输入所述预测模块，以由所述预测模块输出所述目标气体的预测浓度；根据所述预测浓度与所述浓度标签的差异，对所述气体浓度预测模型进行迭代训练。
主权项：1.一种气体浓度预测模型训练方法，包括：获取携带有目标气体的浓度标签的样本集；所述样本集包含多条样本数据，每条样本数据用于记录至少一种与目标气体的浓度存在关联关系的协变量；将所述样本集包含的样本数据输入待训练的气体浓度预测模型；其中，所述气体浓度预测模型包括注意力模块和预测模块，所述注意力模块用于从输入的样本数据中提取注意力信息，该注意力信息被用于与所述样本集包含的样本数据进行拼接，且得到的拼接数据进一步被输入所述预测模块，以由所述预测模块输出所述目标气体的预测浓度；根据所述预测浓度与所述浓度标签的差异，对所述气体浓度预测模型进行迭代训练。
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