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龙图腾网获悉广东信拓网络科技有限公司申请的专利基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法、装置、设备及介质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：CN119671782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411736405.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法、装置、设备及介质是由陈俊杨;谢碧莹;蒋文健;陈值祺;唐勇设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法、装置、设备及介质，采用图卷积神经网络对用户拓扑图中以目标用户节点为中心的K邻域的图数据进行图卷积处理，得到邻域特征，基于邻域特征预测目标用户的用水异常检测结果，通过图卷积神经网络充分挖掘以目标用户节点为拓扑中心的邻域的局部特征和建筑面积差之间的关系，有利于提高目标用户的用水异常检测的准确性。

本发明授权基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的城市用户用水异常检测方法，其特征在于，包括： 获取当前检测周期内，包括目标用户在内的同区域的用户的用水数据； 从用户拓扑图中确定以目标用户的节点为中心的K邻域，其中，用户拓扑图为预先根据同区域的用户的建筑面积差值构建的以用户为节点，建筑面积差值为连接线的拓扑图； 将当前检测周期内的用户的用水数据赋予给K邻域中对应的节点，得到图数据，所述图数据包括K邻域中各节点的用水数据构成的用水数据矩阵，以及目标节点与K个其他节点的建筑面积差值构成的面积差矩阵； 采用图卷积神经网络对用户拓扑图中以目标用户节点为中心的K邻域的图数据进行图卷积处理，得到邻域特征； 基于所述邻域特征预测所述目标用户的用水异常检测结果； 所述图卷积神经网络包括M个图卷积层，所述采用图卷积神经网络对用户拓扑图中以目标用户节点为中心的K邻域的图数据进行图卷积处理，得到邻域特征，包括： 第一图卷积层接收所述用水数据矩阵和所述面积差矩阵，对所述用水数据矩阵进行图卷积操作，并用图卷积操作的结果更新所述用水数据矩阵作为第一图卷积特征； 第i图卷积层接收第i-1图卷积特征和所述面积差矩阵，对所述第i-1图卷积特征进行图卷积操作，并用图卷积操作的结果更新所述第i-1图卷积特征作为第i图卷积特征，i为大于1且小于M的正整数； 第M图卷积层接收第M-1图卷积特征和所述面积差矩阵，对所述第M-1图卷积特征进行图卷积操作，并用图卷积操作的结果更新所述第M-1图卷积特征作为邻域特征； 所述方法还包括： 获取目标用户最近N个周期的用水数据； 采用长短期记忆神经网络对目标用户最近N个周期的用水数据进行处理，得到时间序列特征； 基于所述邻域特征预测所述目标用户的用水异常检测结果，包括： 融合所述邻域特征和所述时间序列特征，得到融合特征； 基于所述融合特征预测所述目标用户的用水异常检测结果； 基于所述融合特征预测所述目标用户的用水异常检测结果，包括： 对所述融合特征进行归一化处理，得到归一化特征； 将所述归一化特征映射到用水异常检测的类别空间，得到逻辑值； 将所述逻辑值输入分类函数中进行处理，得到用水异常检测的类别的概率分布； 基于所述概率分布确定所述目标用户的用水异常检测结果。

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