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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互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：CN119720756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411773151.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互方法是由程麒铭;陈垚;巢云淞;刘臻;朱家悦;饶烨;苏义鸿;王开丰;何旸;邹高菊;周远涵;穆怡辛;刘非;杜德华;杨帆;刘福康设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互方法，包括以下步骤：第一步：基于MATLAB软件读取SWMM模型的.inp文件并提取信息，把管道连接关系信息保存为第一个npy文件，同时把管道长度信息保存为第二个npy文件，接着对各个节点关联的汇水面积、最大不透水率、总宽度、最大坡度、是否为排出口、节点高程及节点深度数据进行提取并归一化处理得到一个节点特征矩阵保存为第三个npy文件。第二步：用python软件将npy文件进行可视化处理。本发明简化了数据处理流程，实现了SWMM模型数据的快速结构化，为城市水文管理提供了精确、实时的分析支持。

本发明授权一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互方法在权利要求书中公布了：1.一种将SWMM模型数据转换为图神经网络直接识别的数据的交互方法，先建立研究城市区域的SWMM模型，模型中划分好汇水区，导出inp文件；其特征在于，还包括以下步骤： 第一步，所述第一步具体包括以下步骤： 步骤1:使用matlab软件打开SWMM模型并提取出inp文件中信息数据；将所有数据内容转换成为变量矩阵newline，以便后续处理； 步骤2:从步骤1中的变量矩阵newline中提取出节点名称和坐标信息，转换成节点编号名称矩阵node_name,节点位置X坐标node_positionX,和节点位置Y坐标node_positionY，以便用于图结构的建立； 步骤3:将步骤2中提取的节点X、Y坐标信息转换为归一化的数值后分别保存在矩阵node_positionX_norm与node_positionY_norm中，以确保数据在0到1的范围内； 步骤4:从步骤1中的变量矩阵newline中提取管道信息，包括管道及其两端连接节点及其长度并保存在矩阵link_name、graph_connection1、graph_connection2和link_length里； 步骤5:建立管道连接关系矩阵edges，用来保存每条管道所对应的起始和终止节点索引位置，以便用于图神经网络中的连接关系建模； 步骤6:对管道长度归一化，保存管道连接关系为第一个npy文件，保存归一化后的管道长度为第二个npy文件； 步骤7:从步骤1中的变量矩阵newline中提取各节点关联汇水区域的汇水面积mjjz、最大不透水率imperviousness_doub、总宽度subWidth_doub和最大坡度slope_doub信息，以便后续处理； 步骤8:对步骤7中提取的汇水区域的汇水面积mjjz、总宽度subWidth_doub、最大不透水率imperviousness_doub和最大坡度slope_doub进行归一化处理； 步骤9:构建包含汇水面积、总宽度、最大不透水率和最大坡度信息的X_combine数据矩阵； 步骤10:从步骤1中的变量矩阵newline中提取汇水区域名称及其对应的排出口信息LidToNode1数组并进行保存； 步骤11:从步骤1中的变量矩阵newline中提取排出口数据并在步骤11中的建立的数据矩阵X_combine中标识节点是否为排出口； 步骤12:从步骤1中的变量矩阵newline中提取节点高程和节点深度信息并进行归一化处理得到Node_bottomElevation与Node_MaxDepth_norm数组； 步骤13:构建最终的X_combine_final矩阵，将步骤3中做过归一化处理的节点X、Y坐标数据和步骤12中归一化后的节点高程和节点深度数据Node_bottomElevation与Node_MaxDepth_norm数组整合到步骤9中填充后的X_combine矩阵中并保存为第三个NPY文件，以便后续python图神经网络的数据提取； 第二步：用python软件基于三个npy文件进行可视化处理。

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