基于多模态模型的行业污染排放贡献预判方法和装置

本申请涉及污染相关技术领域，具体涉及一种基于多模态模型的行业污染排放贡献预判方法和装置。其中，方法包括：收集原始数据；其中，所述原始数据包括PM2.5的相关数据；运用SwinLSTM模型，融合Swin Transformer多尺度特征提取能力与LSTM时间序列处理能力，对原始数据进行预处理，得到训练数据；构建由卷积神经网络和图注意力网络组成的多模态优化深度学习模型；基于所述训练数据对所述多模态优化深度学习模型进行训练和调优；获取待预测的目标行业信息；使用训练完成的多模态优化深度学习模型，基于所述目标行业信息，进行预测，得到目标行业坐落在某一地段后的污染排放预判。