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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新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：CN121189201B 。

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：202511741063.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新方法是由王乃玉;谢磊;林陪晖;许月萍;边学成设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新方法，包括：构建灾情实时监测模块，实时收集与灾害相关的社交媒体数据，提取研究区域内的局部内涝观测信息；模拟建筑群功能状态概率分布的时空演变，划分应急响应片区，生成多种降雨情景下的片区功能损失数据集；构建并训练态势感知模型，根据局部内涝观测信息推断所有未观测到的应急响应片区的片区功能损失；构建并训练时空预测模型，使用不同时刻观测及推断得到的所有应急响应片区功能损失替换对应时刻时空预测模型的预测值，通过迭代预报输出更新后的未来多个时间步的预报结果。本发明解决了现有技术中尚未实现通过融合社交媒体数据对建筑群的功能损失进行预报动态更新的问题。

本发明授权融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新方法在权利要求书中公布了：1.一种融合社交媒体数据的建筑群功能损失预报动态更新方法，其特征在于，包括： S1、构建灾情实时监测模块，用于实时收集并处理灾害相关的社交媒体数据，提取研究区域内的局部内涝观测信息； S2、准备训练数据：将建筑类型划分为高层、多层、别墅和叠墅四类，模拟建筑群功能状态概率分布的时空演变，划分应急响应片区，生成多种降雨情景下的片区功能损失数据集； S3、构建并训练态势感知模型，根据局部内涝观测信息，获取对应时刻局部被观测到的应急响应片区的观测功能损失值，并推断所有未观测到的应急响应片区的功能损失；其中，态势感知模型包括两层多头图注意力层以及分别连接在每层多头图注意力层后的ReLU激活函数，每一层多头图注意力层各配置若干个注意力头和多维度的隐藏层，态势感知模型的输出层为维度为1的图注意力层；对态势感知模型进行训练时，引入随机掩膜策略； S4、构建并训练时空预测模型，输入包括历史观测降雨值、未来单时间步的预报降雨值及历史应急响应片区功能损失值，输出未来单时间步的应急响应片区功能损失预测值，并通过迭代预报获得未来多个时间步的预测结果； S5、实际应用时，通过灾情实时监测模块获取各时刻的局部内涝观测信息，确定被观测到的应急响应片区及其观测功能损失值，利用态势感知模型推断未观测到的应急响应片区功能损失，并用不同时刻观测及推断得到的所有应急响应片区功能损失替换对应时刻时空预测模型的预测值，输出更新后的未来多个时间步的预报结果。

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