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申请/专利权人：东莞理工学院
申请日：2024-02-18
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193973A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06F18/10;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084;G06N3/0895;G06Q50/26;G08B21/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提供基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法与系统，该方法包括：S1、在目标地区布设多个数据采集设备；数据采集设备包括在线监测设备，用于实时获取监测处的原始水流数据；S2、将原始水流数据进行预处理和异常值处理，得到处理后水流数据；S3、将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，构建水流数据的图结构；S4、构建图卷积神经网络架构，训练与优化网络；采用自适应算法动态调整模型参数，输出层生成洪水预警结果；S5、对历史水流数据与实时水流数据进行训练，构建洪水预警检测模型；S6、使用洪水预警检测模型进行洪水预警预测，将得到的实时洪水预警信息输出至用户界面；该方法能为洪水预警提供更准确和可靠的预测结果。
主权项：1.基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在目标地区布设多个数据采集设备；所述数据采集设备包括在线监测设备，用于实时获取监测处的原始水流数据；S2、将原始水流数据进行预处理，并进行异常值处理，得到处理后水流数据；S3、将处理后水流数据转化为适合输入神经网络的向量形式，并构建水流数据的图结构；S4、构建图卷积神经网络架构，训练与优化网络，并采用自适应算法，动态调整模型参数，输出层生成洪水预警结果；S5、基于图卷积神经网络架构，对历史水流数据与实时水流数据进行训练，并构建洪水预警检测模型；S6、使用洪水预警检测模型进行洪水预警预测，将得到的实时洪水预警信息输出至用户界面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东莞理工学院 基于GCN图卷积神经网络的洪水预警检测方法与系统
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