[发明专利]基于时空图卷积神经网络的管网压力预测方法和系统在审
| 申请号： | 202310870734.4 | 申请日： | 2023-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN116882290A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 马佩;刘丹;王若琦;李诗轩;李墨潇 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06F119/14 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 周双 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的管网压力预测方法和系统，该方法通过对数据组样本进行预处理，分别得到压力特征样本和时间特征样本，实现了获取多维度的数据特征，即压力数据本身的特征和时间维度特征；通过构建时空图卷积神经网络模型，从时间及空间两个维度出发去学习管网整个系统的潜在时空关联，从而实现对管网压力的多步预测，并且通过多角度进行数据处理，能够较好地提高管网压力值的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时空 图卷 神经网络 管网 压力 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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