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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于图神经网络的水生态系统稳定性预测方法及装置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：CN121257860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511794027.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于图神经网络的水生态系统稳定性预测方法及装置是由耿金菊;赵美杨;何玉洁;于清淼;蒋仕豪;吴丹青设计研发完成，并于2025-12-02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水生态系统稳定性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络的水生态系统稳定性预测方法及装置，属于水生态系统技术领域。该方法通过基于时空图神经网络模型训练得到的时空预测模型结合节点稳定性概率和生态关系风险，确定用于对当前时刻目标水生态系统的稳定性进行风险预警的失稳概率，实现了对于物种、环境因子以及污染物三者之间的非线性的综合影响分析，从而能够提高对于水生态系统稳定性预测的准确性，实现对于水生态系统的有效维护，进而有利于生态环境的保护。

本发明授权一种基于图神经网络的水生态系统稳定性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的水生态系统稳定性预测方法，其特征在于，包括： 基于当前时刻目标水生态系统的生态数据，构建当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图；其中，所述生态数据包括物种信息、环境因子参数以及污染物参数；所述目标水生态系统的网络拓扑图包括多个节点与连接所述多个节点的多条边；所述多个节点的节点状态与所述生态数据一一对应，所述多条边中的每条边表示所述边连接的两个节点所对应的生态数据之间的生态关系； 根据所述当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图和时空预测模型，确定下一时刻目标水生态系统的网络拓扑图，包括：将所述当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图输入所述时空预测模型，所述时空预测模型对所述当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图进行分析后，输出所述下一时刻目标水生态系统的网络拓扑图；所述时空预测模型基于时空图神经网络模型训练得到； 基于所述当前时刻目标水生态系统的生态数据与所述下一时刻目标水生态系统的网络拓扑图，确定所述当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图的节点稳定性概率和生态关系风险；所述节点稳定性概率指示当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图中节点所对应的生态数据失稳的概率；所述生态关系风险指示当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图中边发生变化的概率；所述节点稳定性概率满足下述公式： P 影响=fwI·I,wR·R,wD·D,wλ·λt； 其中，P影响表示所述节点稳定性概率，f·表示联合分布函数，wI表示异常扰动强度的权重，I表示异常扰动强度，wR表示影响范围的权重，R表示影响范围，wD表示持续时间的权重，D表示持续时间，wλ表示生态脆弱性时间因子的权重，λt表示生态脆弱性时间因子，且λt=1-e-kt，t表示时间，k表示物种耐受性系数；I、R以及D均是通过所述当前时刻目标水生态系统的生态数据获取； 所述生态关系风险满足下述公式： P 路径=PA|N×PO|A×PF|O； 其中，P路径表示所述生态关系风险，A表示生产者，N表示营养盐参数，O表示水质参数，F表示消费者，PA|N表示营养盐超标导致生产者失稳的风险概率，PO|A表示生产者失稳导致水质参数失稳的风险概率，PF|O表示水质参数失稳导致消费者失稳的风险概率；PA|N、PO|A以及PF|O均是通过所述下一时刻目标水生态系统的网络拓扑图确定； 采用所述当前时刻目标水生态系统的网络拓扑图的节点稳定性概率和生态关系风险，确定当前时刻目标水生态系统的失稳概率；所述失稳概率用于对当前时刻目标水生态系统的稳定性进行风险预警。

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