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龙图腾网获悉中国市政工程华北设计研究总院有限公司申请的专利基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法及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：CN121327481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511918357.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法及系统是由初翔宇;韩冠宇;王秋懿;李麒崙;刘家傲;王浩正设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法及系统，属于计算机系统建模与人工智能技术领域，其包括获取管网地理结构数据与运行观测数据并进行时间标注并进行事件驱动的时空对齐与缺失补全，生成事件对齐序列，融合管线连接关系与流向规则构建可达拓扑图；结合对事件对齐序列进行联合特征提取，生成拓扑时空表征张量，并施加基于质量守恒与容量限制的约束，计算生成物理约束偏差量；将拓扑时空表征张量与物理约束偏差量进行融合，生成时空预测场，并基于不确定性量化与误差反馈进行二次映射生成自适应校正场。通过集成事件驱动数据对齐、物理拓扑构建、约束融合学习，并结合误差校正，能够实现对排水系统未来状态进行时空预测。

本发明授权基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的排水系统状态的时空预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取管网地理结构数据与运行观测数据，并对所述数据进行时间标注生成时间轴标注集； 对所述时间轴标注集进行事件驱动的时空对齐与缺失补全，生成事件对齐序列； 基于所述事件对齐序列，融合管线连接关系与流向规则构建具有方向性与连通性的可达拓扑图；其中包括：获取所述事件对齐序列的节点集合与管线连接信息，并进行连通分量分析生成连通性图谱；计算所述连通性图谱中的高程差与边方向指示，并进行可达性推导生成可达关系集；组合所述可达关系集与管线连接信息以设置方向性与连通性，生成可达拓扑图； 对所述事件对齐序列与所述可达拓扑图进行联合特征提取，生成拓扑时空表征张量； 对所述拓扑时空表征张量施加基于质量守恒与容量限制的约束，计算生成物理约束偏差量；其中包括：提取所述拓扑时空表征张量的节点入流属性与出流属性，并进行节点质量守恒计算生成守恒偏差谱；提取所述拓扑时空表征张量的边承载属性与节点蓄积属性，并进行可行域界定生成可行域边界；比对所述守恒偏差谱与所述可行域边界在节点与边维度上的偏离度，生成物理约束偏差量； 将所述拓扑时空表征张量与所述物理约束偏差量进行融合，生成时空预测场；其中包括：构建所述拓扑时空表征张量的图表示与所述物理约束偏差量的约束表示，并进行归一化处理生成归一化输入对；对所述归一化输入对进行融合，并进行时序解码生成时序解码序列；解码所述时序解码序列在节点与边维度上的未来状态估计，生成时空预测场； 对所述时空预测场进行不确定性量化与误差反馈，生成校正控制参数，并利用所述校正控制参数对所述时空预测场进行二次映射生成自适应校正场； 其中，所述方法还包括：提取管线连接信息，并进行噪声边筛除生成边净化集；融合所述边净化集的边属性与所述事件对齐序列的流量变化率，并进行边方向归一化生成方向归一化矩阵；对所述方向归一化矩阵与所述可达关系集的一致性进行校验，并基于校验结果对所述可达关系集进行修正。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国市政工程华北设计研究总院有限公司，其通讯地址为：300074 天津市河西区气象台路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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