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龙图腾网获悉国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司申请的专利基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模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：CN121117094B 。

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：202511650049.6，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模方法是由宋曦;顾冰凌;刘东旭;李杏丽;王英翠;王彦龙;高承敏;蔡素娥;吴文靖;郭兴刚设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模方法，涉及数据可视化建模技术领域，方法包括数据融合建模、时空异常推理、状态传播建模和多维可视增强。通过对复杂系统的运行数据、拓扑关系数据、地理空间数据、功能配置数据及环境数据进行统一接入、清洗与标准化处理，构建融合地理属性与拓扑属性的统一数据模型；利用结合图神经网络的卷积时序建模方法，实现系统状态的异常根因推理与空间约束传播建模；通过时间门控机制刻画节点状态的动态演化规律，并实现的交互式展示；该方法可实现复杂系统运行状态的全局可视化、异常传播路径的动态回溯及关键节点的层次化分析，提升系统的智能监测、态势感知与决策支持能力。

本发明授权基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模方法在权利要求书中公布了：1.基于GIS和拓扑图融合的复杂系统数据可视化建模方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据融合建模，建立融合地理属性、拓扑属性与功能属性的统一数据模型，得到多源融合原始数据； 步骤S2：时空异常推理，依据所述多源融合原始数据，采用结合图神经网络的卷积时序建模改进异常根因定位模型，提取系统节点的时间序列特征和空间特征向量，进行时空特征表示与因果推理分析，得到异常根因时空分析数据，包括以下步骤：多模态特征编码、图时序卷积融合、时空注意力融合、多通道残差增强、根因定位分析、根因定位模型训练和异常推理； 所述根因定位分析，具体为依据多尺度传播特征数据，通过概率估计与置信区间计算，输出各节点的异常根因评分与预测置信度，得到异常根因定位分析数据； 所述根因定位模型训练，具体为通过所述多模态特征编码构建输入层，通过所述图时序卷积融合构建卷积层，通过所述时空注意力融合构建注意力层，通过所述多通道残差增强构建残差增强层，并通过所述根因定位分析构建分类回归层，进行异常根因定位模型训练，得到异常根因定位模型； 所述异常推理，具体为依据所述多源融合原始数据，使用所述异常根因定位模型，进行时空特征表示与因果推理分析，得到异常根因时空分析数据； 步骤S3：状态传播建模，依据所述异常根因时空分析数据和所述多源融合原始数据，采用结合地理距离约束与拓扑连接强度的动态图神经传播关系建模网络，进行节点状态更新与路径演化仿真，得到系统状态传播数据，包括以下步骤：传播图构建、融合权重矩阵生成、动态图状态传播建模和传播路径仿真； 所述传播图构建，用于建立包含拓扑结构与空间位置约束的传播图，具体为，依据拓扑结构数据构建节点邻接关系，并基于地理空间数据中的节点经纬度计算节点间的地理距离，通过球面距离计算与邻接矩阵映射，形成具有空间约束属性的传播图结构，得到地理约束动态传播图数据； 所述融合权重矩阵生成，用于综合拓扑连接强度与空间距离的传播加权关系，具体为，依据地理约束动态传播图数据中的节点间的地理距离，通过空间距离衰减系数计算与拓扑权重融合，构建空间拓扑融合传播权重矩阵，得到传播权重融合数据； 所述动态图状态传播建模，用于模拟系统节点状态在时间维度上的传播与演化规律，具体为，依据传播权重融合数据，采用时间门控结构的动态图神经网络模型，对节点间的信息传播与时间依赖关系进行联合建模，得到节点状态演化表示数据； 所述传播路径仿真，用于模拟系统状态在复杂系统中的传播路径与影响范围，具体为，依据节点状态演化表示数据，对异常源节点进行多路径传播仿真，计算节点状态变化量与传播影响强度，通过传播路径跟踪与影响域识别，得到系统状态传播数据； 步骤S4：多维可视增强，依据所述系统状态传播数据，通过层次化渲染，得到系统可视化界面。

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