一种基于图神经网络的深度学习模型GCN-GRU的水质预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供一种基于图神经网络的深度学习模型GCN‑GRU的水质预测方法，将监测站的分布与监测站之间的邻接关系视为图的节点与边以构建图结构，利用图结构保留流域内监测站点的原始空间分布，能够更准确地模拟污染物的传输过程，并显著提高模型的解释能力；通过引入图卷积网络和门控循环单元，以有效捕捉非网格结构数据中的空间信息和时间信息，接着，采用自注意力机制和全连接网络，有效融合水质时间序列数据中的长期时空特征，其结合了GCN在空间建模方面的优势和GRU在时序建模方面的能力，实现对空间关联和时间依赖关系的全面捕捉，进而提高了水质预测结果的可靠性，为环境保护和污染防治提供了重要工具。

《一种基于图神经网络的深度学习模型GCN-GRU的水质预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024119680087，当前法律状态为已下证，由桂林电子科技大学提出申请，发明人为沈世铭;许睿;文建辉;李建;张乐乾;向龙，申请日期为2024-12-30，公开（公告）日期为2025-08-29，国际专利分类号（IPC）为 G06Q 50/06 (2024.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于图神经网络的深度学习模型GCN‑GRU的水质预测方法，将监测站的分布与监测站之间的邻接关系视为图的节点与边以构建图结构，利用图结构保留流域内监测站点的原始空间分布，能够更准确地模拟污染物的传输过程，并显著提高模型的解释能力；通过引入图卷积网络和门控循环单元，以有效捕捉非网格结构数据中的空间信息和时间信息，接着，采用自注意力机制和全连接网络，有效融合水质时间序列数据中的长期时空特征，其结合了GCN在空间建模方面的优势和GRU在时序建模方面的能力，实现对空间关联和时间依赖关系的全面捕捉，进而提高了水质预测结果的可靠性，为环境保护和污染防治提供了重要工具。

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