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龙图腾网获悉深圳市水务(集团)有限公司申请的专利一种供水管网压力预测方法、装置、电子设备及存储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：CN120450901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510954432.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种供水管网压力预测方法、装置、电子设备及存储介质是由郭姣;许苗苗;张素琼;黎洪元;邱雅旭;杨贝贝设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管网压力预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种供水管网压力预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及供水管网压力预测技术领域，其中，所述方法包括：基于管网水力学基本原理构建机理约束的特征工程，采集供水管网的特征变量和目标压力值，形成数据集并进行预处理；采用多任务LightGBM构建压力预测模型，基于数据集通过损失函数和优化算法调整参数对模型进行训练；计算模型的多时段绝对误差均值，基于SHAP框架构建特征贡献度量化体系计算各特征对模型的贡献度占比；根据误差均值和贡献度占比对模型进行优化和重新训练，直至满足设定要求，对供水管网进行压力预测。本发明解决了现有技术难以捕捉动态压力波动规律、预测误差高且可解释性弱、优化滞后且部署灵活性差的问题。

本发明授权一种供水管网压力预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种供水管网压力预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于管网水力学方程解析压力的影响因素，将影响因素分为构成管网压力分布基础物理框架的静态特征和直接驱动压力实时波动的动态特征； 根据所述动态特征对管网压力的影响和管网水力响应的时滞效应，将所述动态特征分为流量类、压力类、状态类和时序滞后类； 根据所述动态特征的流量类、压力类、状态类和时序滞后类构建机理约束的特征工程，根据所述特征工程采集供水管网的特征变量和目标压力值，形成数据集并进行预处理； 采用共享特征层和独立输出层的双层架构和多任务LightGBM构建压力预测模型，将所述数据集输入所述压力预测模型得到预测值；所述共享特征层用于处理所述动态特征生成共性特征表示；所述独立输出层用于基于所述共性特征表示生成预测值； 使用最小化均方误差损失函数根据所述预测值和目标压力值计算损失值，根据所述损失值和贝叶斯优化算法对所述压力预测模型进行训练和超参数调优，并引入正则化项防止过拟合； 计算所述压力预测模型的多时段绝对误差均值，基于SHAP框架构建特征贡献度量化体系计算所述特征工程中的各特征对压力预测模型的贡献度占比； 将所述误差均值和贡献度占比进行交叉分析，识别预测精度低于设定要求的监测点，针对所述监测点采用特征增强策略，补充机理驱动的动态特征变量，直至满足设定要求得到训练好的所述压力预测模型，对供水管网进行压力预测；所述特征增强策略包括增加时序滞后类特征和引入新时序特征。

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