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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明涉及基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，属于水质监测预测技术领域。包括数据预处理、时空数据构建、模型构建、模型训练、模型评估。本发明具有高精度预测、广泛适用性，通过交叉验证和超参数优化，提升模型的稳定性，在处理噪声和异常值时具有较好的鲁棒性。
主权项：1.基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、数据预处理：收集水质监测数据，进行预处理；步骤2、时空数据构建：基于监测站点的时间序列数据和站点空间连结关系，构建时空数据集，形成时空图结构；步骤3、模型构建：设计基于STGCN的水质预测模型，包括时间卷积层和图卷积层，分别处理时间和空间依赖关系；步骤4、模型训练：使用历史水质数据训练STGCN模型，优化模型性能；步骤5、模型评估：通过多种评价指标如MAE、RMSE、sMAPE评估模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于时空图卷积网络的流域多站点水质时空预测方法
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