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龙图腾网获悉杭州领图信息科技有限公司申请的专利一种用于水务中水表集抄管理方法和系统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：CN120763759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511269737.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种用于水务中水表集抄管理方法和系统是由洪家亮;彭立云;蒋永红;马龙俊;陈蓉设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水务中水表集抄管理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧水务技术领域，公开了一种用于水务中水表集抄管理方法和系统，其中，一种用于水务中水表集抄管理方法包括：构建多层次时空图模型，将水表集抄网络抽象为多层次时空图结构；应用图神经网络提取网络拓扑特征，包括应用图卷积网络处理空间依赖关系和时间卷积网络处理时间依赖关系；计算节点间注意力权重，建模节点间的相互依赖关系；执行多尺度网络状态预测，在多个时间尺度上预测网络未来状态；实现异常事件响应机制，检测和应对水表集抄网络中的突发事件；本发明通过多层次时空图模型实现网络拓扑的自适应调整，能够根据实际运行环境变化和网络负载情况动态优化网络结构，有效降低数据丢包率。

本发明授权一种用于水务中水表集抄管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于水务中水表集抄管理方法，其特征在于，包括： 构建多层次时空图模型，将水表集抄网络抽象为多层次时空图结构； 所述构建多层次时空图模型的步骤包括： 对水表集抄网络中的所有节点进行编号，形成节点集合，每个节点具有位置坐标、功能类型、能源状态属性信息； 基于节点间的通信连接关系，构建时变边集合，并记录通信质量、数据传输率边属性； 将边集合转换为时变邻接矩阵； 构建多层次时空图，每层代表不同时空尺度下的网络拓扑特征； 建立层间连接，通过跨层边集合连接不同层次的相同节点； 基于多层次时空图结构，应用图神经网络提取网络拓扑特征，包括应用图卷积网络处理空间依赖关系和时间卷积网络处理时间依赖关系； 基于网络拓扑特征，计算节点间注意力权重，建模节点间的相互依赖关系； 基于节点间注意力权重，执行多尺度网络状态预测，在多个时间尺度上预测网络未来状态； 执行多尺度网络状态预测的步骤包括： 构建多尺度预测模型，在小时、日、周、月四个时间尺度上同时预测网络状态变化； 针对不同时间尺度的预测任务，采用层次化时间序列预测架构； 引入多任务学习框架，联合优化四个时间尺度的预测任务； 基于预测结果，计算预测驱动的网络参数优化策略； 层次化时间序列预测架构包括： 短期预测层，使用门控循环单元预测小时级网络状态变化； 中期预测层，使用长短期记忆网络预测日级和周级网络状态变化； 长期预测层，使用注意力增强的时序卷积网络预测月级网络状态变化； 所述预测驱动的网络参数优化策略包括路由策略优化、能源管理优化和通信频率优化； 基于多尺度网络状态预测的输出，实现异常事件响应机制，检测和应对水表集抄网络中的突发事件。

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