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龙图腾网获悉上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司申请的专利基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构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：CN115392053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211156980.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构方法是由何黎;纪莎莎;陈泽伟;宋晨曦设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构方法，包括如下步骤：1、搭建城市排水系统的仿真模型；2、通过仿真模型计算恒定入流流量数据得到末端下游的液位数据；3、将做随时间变化的累积计算，得到随时间变化的入流流量体积数据；4、以仿真模型为基础，构建ConvGRUNet神经网络模型；5、将真实监测液位数据level，作为ConvGRUNet神经网络模型的输入，得到城市排水系统容纳的累积水量volume；6、得到关系函数flevel,volume，并进行求导，得到对应hlevel的整个排水系统的xsquare；7、对每一时刻的流量进行循环计算，重构缺失的流量数据。本发明提高排水管网数据重构后的准确性。

本发明授权基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构方法在权利要求书中公布了：1.基于仿真模型的城市排水管网系统缺失数据重构方法；其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、搭建城市排水系统的仿真模型； 步骤2、随机选择一个节点的城市化排水管网的恒定入流流量数据V1作为输入，通过所述仿真模型计算得到末端下游的液位数据V2； 步骤3、数据预处理；将V1做随时间变化的累积计算，得到随时间变化的入流流量体积数据V3； 步骤4、以所述仿真模型为基础，构建ConvGRUNet神经网络模型进行动态数据进行训练学习； 步骤5、将获取的真实监测液位数据level，作为所述ConvGRUNet神经网络模型的输入，得到所述ConvGRUNet神经网络模型的计算结果，作为城市排水系统容纳的累积水量volume； 步骤6、根据步骤5获得的多个数据得到关系函数flevel,volume；对关系函数flevel,volume求导，得到对应hlevel的整个排水系统的xsquare； 步骤7、根据质量守恒定律，在城市排水系统管网中任一监测点的当前时刻的水位变化情况与当前时刻流入所述监测点的流量以及当前时刻被泵站排走的流量有关，因此根据公式对每一时刻的流量进行循环计算，即可重构缺失的流量数据； 其中，y为缺失的流量数据； xsquare为排水管网系统当前时刻底面积； dealth为液位当前时刻变化高度； vp为泵站当前时刻相对于上一时刻排出的水量； tinterval为输入监测数据的时间步长。

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