技术编号：41426572
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明属于城市供水领域，涉及一种基于门控图神经网络(gated graph neuralnetwork，ggnn)的供水管网水力状态预测方法。该方法旨在利用智能化的图神经网络技术，提高供水管网水头预测的精度和可靠性，适用于智能水务管理、漏损检测、管网优化控制等应用场景。背景技术、城市供水管网是现代城市基础设施的重要组成部分，负责向居民和工业用户提供清洁、稳定的饮用水。然而，随着城市规模的不断扩大，供水管网的复杂性也逐渐增加，导致管网中的水压呈现显著的时空变化。这种变化可能会引发管网的破裂、漏损...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。