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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118035935A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G01D21/02;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0442;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/22;G06F123/00;G06F123/02;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于动态时空融合图神经网络的渠道水温预测方法，包括以下步骤：选取长距离渠段中的部分关键地点，实时检测收集水温、气温、流量相关数据；利用图谱嵌入技术将各因素从数据嵌入到高维度向量；定义目标映射函数，构建时空动态多元融合图神经网络模型；对收集的数据进行划分，将划分所得的训练集、测试集通过得到向量集，然后输入多元融合图神经网络的模型进行训练，最终实现对水温数据的预测。本发明可以有效的捕捉数据之间时间和空间的相关关系，提高水温预测的准确性，同时具有较强的自适应性和泛化能力,能够在不同场景下进行有效的预测。
主权项：1.一种基于动态时空融合图神经网络的渠道水温预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、选取长距离渠段中的部分关键地点，实时检测收集水温、气温、流量相关数据；S200、利用图谱嵌入技术将各因素从数据嵌入到高维度向量；S300、定义目标映射函数，构建时空动态多元融合图神经网络模型；S400、对所述步骤S100中收集的数据进行划分，将划分所得的训练集、测试集通过所述步骤S200得到向量集，然后输入所述步骤S300的模型进行训练，最终实现对水温数据的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国水利水电科学研究院 一种基于动态时空融合图神经网络的渠道水温预测方法
免责声明
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