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申请/专利权人：上海云瀚科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GCNs的水务分区计量故障流量仪的缺失值填充方法，其特征在于，包括如下步骤，S1,通过空图卷积神经网络构建城市水务管网流量模型；S2,通过大规模数据对构建的城市水务管网流量模型进行模拟训练，并将训练好的模型部署在计算单元；S3,对城市的水务管网进行分区，分区分为一级区，二级区，并将区域划分为多个节点，在各一级节点之间，二级节点之间之间安装流量计；本发明中，通过GCNs图卷积神经网络对历史数据进行深度学习可以预测，在流量计损坏的时候可以快速预测出缺失值数据并快速填充，减少损失，适合推广使用。
主权项：1.基于GCNs的水务分区计量故障流量仪的缺失值填充方法，其特征在于，包括如下步骤，S1,通过空图卷积神经网络构建城市水务管网流量模型；S2,通过大规模数据对构建的城市水务管网流量模型进行模拟训练，并将训练好的模型部署在计算单元；S3,对城市的水务管网进行分区，分区分为一级区，二级区，并将区域划分为多个节点，在各一级节点之间，二级节点之间之间安装流量计；S4,将各流量计通过通讯方式和计算单元相连接；S5,计算单元的建城市水务管网流量模型开始对流量计流量进行实时监测，通过不断的时间积累得到不同时间和空间的流量数据；S6,通过算法对S5得到的数据进行运算得出计量分区的流量规律；S7,当节点某个流量仪发生故障时，通过S5得到的当时该节点的的流量规律数据进行预测值，对出故障的流量仪进行缺失值填充。
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权利要求：
百度查询： 上海云瀚科技股份有限公司 基于GCNs的水务分区计量故障流量仪的缺失值填充方法
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