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龙图腾网获悉中国安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学申请的专利一种基于图神经网络的滑坡-泥石流灾害链的评估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：CN121168286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511713608.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图神经网络的滑坡-泥石流灾害链的评估方法是由吴旭;唐经华;贺宁波;周志东;翟东豪;王向鹏;王一帆设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的滑坡-泥石流灾害链的评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图神经网络的滑坡‑泥石流灾害链的评估方法，通过复合曲率场分水岭分割与水文分析生成复合地物单元并抽象为地理节点，经互信息筛选优化多源环境因子，结合空间相似性构建有向加权图，采用引入邻居权重、自环及残差信息且取消随机采样的改进GraphSAGE模型，通过单元拆分‑特征匹配‑地形拟合机制构建适配少数据区域的样本集，完成模型训练与风险预测。该方法解决了传统技术单灾种评估、样本依赖强、漏判率高的问题，各项性能指标优异，有效降低高风险区域漏判风险，为少数据山区小流域的灾害链风险评估提供精准高效的技术支撑。

本发明授权一种基于图神经网络的滑坡-泥石流灾害链的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的滑坡-泥石流灾害链的评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：通过复合曲率场分水岭分割与水文分析生成复合地物单元，并将所述复合地物单元抽象为地理节点； 步骤200：构建所述地理节点对应的节点特征，并利用互信息方法验证所述节点特征中各环境因子的独立性； 步骤300：依据所述环境因子与空间相似性构造有向加权图，所述有向加权图用于反映滑坡–泥石流灾害链的空间传导关系； 步骤400：设计改进的GraphSAGE模型，通过所述改进的GraphSAGE模型对所述有向加权图中的信息进行传递与节点表征优化； 步骤500：对所述改进的GraphSAGE模型进行训练与验证，完成滑坡–泥石流灾害链的风险预测与空间制图； 所述步骤400中设计改进的GraphSAGE模型的过程包括：为所述GraphSAGE模型引入邻居权重机制、保留自环信息、保留残差信息以及取消随机采样操作； 所述引入邻居权重机制具体为：根据各所述地理节点的邻居节点对该地理节点的影响程度，为不同的所述邻居节点分配差异化权重； 所述保留自环信息具体为：在所述改进的GraphSAGE模型进行信息传递时，保留各所述地理节点自身的特征信息，不排除该地理节点对自身的信息贡献；所述保留残差信息具体为：在所述改进的GraphSAGE模型进行节点表征优化时，将前一轮的节点表征结果与当前轮的节点表征结果进行残差连接，保留历史表征信息。

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安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子安蓉路4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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