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本发明提出一种基于图神经网络的水库水位预测方法,提出了一种联合LSTM和GCN的水库水位预测模型。通过LSTM提取包含多变量序列的长期、短期时序依赖的潜在特征,在此基础上,引入图结构学习模块,将每个变量视作一个节点来学习不同变量特征之间的相互作用关系。最后,通过GCN将图结构的拓扑信息融入潜在特征中,并进行最终的水位预测。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117473382A
(43)申请公布日2024.01.30
(21)申请号202311385867.9G06N3/0442(2023.01)
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