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龙图腾网获悉中交天津港湾工程研究院有限公司;中交第一航务工程局有限公司;天津港湾工程质量检测中心有限公司申请的专利基于图神经网络的沿海城市风暴潮灾害韧性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：CN120471458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510964992.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于图神经网络的沿海城市风暴潮灾害韧性评估方法是由侯晋芳;王超洋;吕迎雪;李琛;韩涛;董智超;徐盛博;侯荣荣设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的沿海城市风暴潮灾害韧性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的沿海城市风暴潮灾害韧性评估方法，采集沿海城市与风暴潮灾害相关的多源异构数据，包括：地理信息数据，基础设施数据和历史风暴潮数据；根据地理信息数据和基础设施数据，构建沿海城市基础设施网络结构数据，然后构建图神经网络模型；将历史风暴潮数据的特征参数与沿海城市基础设施网络结构数据融合后，输入训练好的图神经网络模型，模拟风暴潮灾害对沿海城市基础设施节点的逐级影响；基于图神经网络传播结果，对沿海城市基础设施网络中各节点在风暴潮影响下的状态演化进行韧性评估；基于获得的各节点的韧性评估指标数据，分别对不同功能区域进行汇总分析，形成整体沿海城市韧性评估结果。

本发明授权基于图神经网络的沿海城市风暴潮灾害韧性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沿海城市风暴潮灾害韧性评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：采集沿海城市与风暴潮灾害相关的多源异构数据，包括：地理信息数据，基础设施数据和历史风暴潮数据； 步骤2：对步骤1采集的数据进行预处理； 步骤3：根据地理信息数据和基础设施数据，构建沿海城市基础设施网络结构数据； 步骤4：根据构建的沿海城市基础设施网络结构数据，构建图神经网络模型；步骤4，包括： 步骤4.1：首先定义节点与边特征； 步骤4.2：采用基于监督式图稀疏化机制的图神经网络模型，针对沿海城市基础设施网络结构，引入标签信息对边进行引导式采样，构建任务相关的稀疏子图；模型设计包括以下流程：①边概率学习：通过引入结构先验与标签监督信息，学习各边的重要性；②稀疏子图采样：依据边概率分布生成稀疏子图，保留对评估结果影响最大的关键结构；③图神经网络训练：在稀疏图结构上进行节点表示学习与韧性预测； 步骤5：将历史风暴潮数据的特征参数与沿海城市基础设施网络结构数据融合后，输入训练好的图神经网络模型；基于图神经网络模型的级联冲击传播机制，模拟风暴潮灾害对沿海城市基础设施节点的逐级影响，获得风暴潮冲击下沿海城市基础设施网络中各节点时序状态的动态变化； 步骤6：基于步骤5的图神经网络传播结果，对沿海城市基础设施网络中各节点在风暴潮影响下的状态演化进行韧性评估；基于获得的各节点的韧性评估指标数据，分别对不同功能区域进行汇总分析，形成整体沿海城市韧性评估结果。

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交天津港湾工程研究院有限公司;中交第一航务工程局有限公司;天津港湾工程质量检测中心有限公司，其通讯地址为：300222 天津市河西区大沽南路1002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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