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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411492420.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法是由南军;何黎;叶雪松设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法在说明书摘要公布了：一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法，它属于排水系统数据修复技术领域。本发明解决了现有方法不能对未监测节点数据进行重构，导致无法实现对整体排水管网的全面数据感知的问题。本发明根据管网拓扑关系数据形成管径、管长以及管道标高信息矩阵，借助时空图卷积神经网络将监测节点的液位数据根据管径、管长以及管道标高信息矩阵进行有物理约束的数据传递和聚合，保留监测节点与未监测节点之间的时空特征关系，更加准确和有效的重构出未监测节点的液位数据。仅需要少量监测节点的液位数据即可准确重构出排水管网系统中所有未监测节点的液位数据，减少监测设备成本以及后续运维管理费用。本发明方法可以应用于排水系统数据修复。

本发明授权一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监测节点液位数据重构未监测节点液位数据的方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、采集排水管网系统的管网拓扑数据以及各监测节点的历史液位数据； 步骤二、根据管网拓扑数据获得节点管道关系矩阵、管道标高信息矩阵、节点关系邻接矩阵、管径信息矩阵以及管长信息矩阵；根据各监测节点的历史液位数据获得全部节点液位数据矩阵； 步骤三、搭建时空图卷积神经网络，所述时空图卷积神经网络的工作过程为： 在时空图卷积神经网络内，输入数据依次经过输入层、特征提取单元、信息聚合传递单元、特征融合层、时间序列递归单元、密接层和输出层；即 输入数据首先通过输入层输入到特征提取单元，再将特征提取单元的输出作为信息聚合传递单元的输入； 将信息聚合传递单元的输出作为特征融合层的输入，将特征融合层的输出作为时间序列递归单元的输入； 将时间序列递归单元的输出作为密接层的输入，将密接层的输出通过输出层输出； 步骤四、利用步骤二中获得的节点管道关系矩阵、管道标高信息矩阵、节点关系邻接矩阵、管径信息矩阵、管长信息矩阵以及全部节点液位数据矩阵对时空图卷积神经网络进行训练； 步骤五、采集排水管网系统中各监测节点的实时液位监测数据，根据实时液位监测数据得到实时液位数据矩阵，将实时液位数据矩阵和排水管网系统的节点管道关系矩阵、管道标高信息矩阵、节点关系邻接矩阵、管径信息矩阵以及管长信息矩阵输入到训练好的时空图卷积网络，通过训练好的时空图卷积网络输出未监测节点的液位数据重构结果。

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