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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集若干水质监测站点的综合数据，对综合数据进行标准规划操作，随后初步构建动态图；构建Water‑GNN模型，所述Water‑GNN模型包括知识增强型图神经网络GNN模块和门控循环单元GRU模块，通过GNN模块提取不同时间点上的特征，将特征顺序地输入到GRU模块中；完成Water‑GNN模型的训练，通过调整参数结合交叉验证以优化模型性能，使用该训练好的模型对水质进行预测；衡量各个因素对水质影响的总体重要性、时序重要性和空间重要性；本发明提供了一种更加直观和有效的方式来揭示隐藏在数据中的复杂模式和关系，从而更准确地评估各个影响因素对水质的重要性。
主权项：1.一种水质影响因素重要性衡量方法，其特征在于，包括：步骤1：采集若干水质监测站点的综合数据，对综合数据进行标准规划操作，随后初步构建动态图；所述综合数据，包括各站点以时间序列形式的历史水质所含的化合物数据，以及各站点附近多源异构数据；步骤2：构建Water-GNN模型，所述Water-GNN模型包括知识增强型图神经网络GNN模块和门控循环单元GRU模块，通过GNN模块提取不同时间点上的特征，将特征顺序地输入到GRU模块中；步骤3：完成Water-GNN模型的训练，通过调整参数结合交叉验证以优化模型性能，使用该训练好的模型对水质进行预测；步骤4：衡量各个因素对水质影响的总体重要性、时序重要性和空间重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种水质影响因素重要性衡量方法、系统、设备及存储介质
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